Python 选择特定列

我有一个科学家的数据框

     radius      date     spin  atom
0    12,50       YYYY/MM   0     he
1    11,23       YYYY/MM   2     c
2    45,2        YYYY/MM   1     z
3    11,1        YYYY/MM   1     p

我想为每一行选择，半径差在下面的所有行，例如5

我定义了一个函数来计算simple，这是一个示例：

def diff_radius (a,b)
    return a-b

每行是否可以找到一些行来检查调用外部函数时的条件

我尝试了一些方法，但不起作用：

for i in range(df.shape[0]):
     ....
     df_in_radius=df.apply(lambda x : diff_radius(df[i]['radius'],x['radius']))

---

你能帮我吗？

我假设radius列的数据类型是元组。您可以将diff_radius方法保留为

def diff_radius(x):
    a, b = x
    return a-b

然后，您可以使用pandas中的loc方法选择与半径差小于5的条件相匹配的行

df.loc[df.radius.apply(diff_radius) < 5]

我说错了

我的数据帧是：

     radius of my atom      date     spin  atom
0    12.50                  YYYY/MM   0     he
1    11.23                  YYYY/MM   2     c
2    45.2                   YYYY/MM   1     z
3    11.1                   YYYY/MM   1     p

我做一个循环，在一行上应用一个特殊的计算，计算每行的响应条件。 例如：

---

我真诚地感谢您的回答

我想半径不是逗号而是点？您能精确地指出半径和“某物”之间的差异在5以下吗？对不起，我弄错了：df_in_radius=df.applylambda x:diff_radiudf[I]['radius'，x['radius']<5我想为每一行构建一个具有相同列的数据框，其中loc[i]半径之间的差异小于5对不起，我有一个全局数据框。对于我想选择的每一行调用，在相同的数据框行中，与i半径之间的差异小于5。这种治疗是循环的。i从0到数据帧的长度不等。请用所有开始的假设修改您的问题，因为没有人理解……例如，我们必须猜测您有一个全局数据帧col radius不是元组。这是我的元素半径的值。对不起，我用逗号而不是点。@oxthon我已经更新了字符串的答案。请查收

     radius of my atom      date     spin  atom
0    12.50                  YYYY/MM   0     he
1    11.23                  YYYY/MM   2     c
2    45.2                   YYYY/MM   1     z
3    11.1                   YYYY/MM   1     p

def diff_radius(current_row,x):
    current_row['radius']-x['radius']
    return a-b

df=pd.read_csv(csvfile,delimiter=";",names=('radius','date','spin','atom'))
# for each row of original dataframe
for i in range(df.shape[0]):

      # first build a new and tmp dataframe with row
      # which have a radius less 5 than df.iloc[i]['radius] (level of loop)
      df_tmp=df[diff_radius(df.iloc[i]['radius],df['radius']) <5]
      ....
      # start of special calc, with the df_tmp which contains all of rows
      # less 5 than the current row **(i)**