Python 获取数据帧行，这些数据帧行包含的列中的值与另一个数据帧中相应列中的值相近

我有两个数据帧，我试图在每个数据帧中搜索发生率，其中每个数据帧中一个特定标记列下的两个值彼此接近，但我不知道如何做到这一点。我尝试过isin，但对于我在这里尝试做的事情来说，这似乎太有限了

这个问题的关键点就在附近。我不仅对数值完全相同的事件感兴趣

i、 e

df1

df2

假设我对df1和df2中a彼此在+-3范围内的行感兴趣，那么我如何获得一个数据帧，该数据帧仅限于那些在另一行中a具有相应值的行，以便

df1

及

df2

？这里有一个简单的方法：

import numpy as np
import pandas as pd

THRESHOLD = 3
df1 = pd.DataFrame({'a': [10, 100, 1000, 5000, 6000]}, index=range(5))
df2 = pd.DataFrame({'a': [1, 150, 800, 1002, 5997]}, index=range(5))

m = np.abs(df1.a[:, np.newaxis] - df2.a[np.newaxis, :]) <= THRESHOLD
df1_close = df1[np.any(m, axis=1)]
df2_close = df2[np.any(m, axis=0)]

print('df1_close', df1_close, '', 'df2_close', df2_close, sep='\n')

---

行是否需要排序，以便

df1

中的第一行接近

df2

中的第一行，等等。？假设

df1

也包含一个1001；您需要在相应的行中重复1002，还是只需要与其他数据帧中的某个值接近的值序列？不需要对行进行排序。这些值只需要限制在每个df中的一个特定列中，但除此之外，在各个列中所有2个闭合值的任何实例都是我想要的，没有额外的警告。可能需要添加一些有关广播工作方式的信息（例如“请参阅”）。您还可以通过使用

abs

，

None

而不是

np.newaxis

，以及数组上的

.any

方法来摆脱

numpy

导入。@Alex风格问题，我想，导入numpy不会产生任何开销，因为它已经被熊猫使用了，实际执行的操作是相同的，但是是的，如果您愿意的话，您可以这样编写（我个人认为使用NumPy更清晰，特别是在

np.newaxis

）中）。同意！只是为OP提一下。

    a
0   1
1   150
2   800
3   1002
4   5997

    a
2   1000
4   6000

    a
3   1002
4   5997

import numpy as np
import pandas as pd

THRESHOLD = 3
df1 = pd.DataFrame({'a': [10, 100, 1000, 5000, 6000]}, index=range(5))
df2 = pd.DataFrame({'a': [1, 150, 800, 1002, 5997]}, index=range(5))

m = np.abs(df1.a[:, np.newaxis] - df2.a[np.newaxis, :]) <= THRESHOLD
df1_close = df1[np.any(m, axis=1)]
df2_close = df2[np.any(m, axis=0)]

print('df1_close', df1_close, '', 'df2_close', df2_close, sep='\n')

df1_close
      a
2  1000
4  6000

df2_close
      a
3  1002
4  5997