Python 为数据帧建立索引

我有一个具有以下结构的Multindex

DataFrame

：

       0     1     2     ref
A  B             
21 45  0.01  0.56  0.23  0.02
22 45  0.30  0.88  0.53  0.87
23 46  0.45  0.23  0.90  0.23

我想用它做的是：
从列[0:2]中选择与列“ref”最接近的值，因此预期结果为：

       closest
A  B             
21 45  0.01
22 45  0.88
23 46  0.23 

---

重建数据帧：

In [1]: index = MultiIndex.from_tuples(zip([21,22,23],[45,45,46]), names=['A', 'B'])
In [2]: df = DataFrame({0:[0.01, 0.30, 0.45], 
                        1:[0.56, 0.88, 0.23], 
                        2:[0.23, 0.53, 0.90], 
                        'ref': [0.02, 0.87, 0.23]}, index=index)
In [3]: df
Out[3]: 
        0     1     2   ref
A  B                         
21 45  0.01  0.56  0.23  0.02
22 45  0.30  0.88  0.53  0.87
23 46  0.45  0.23  0.90  0.23

我首先从

ref

获得列

0

、

1

和

2

的绝对距离：

 In [4]: dist = df[[0,1,2]].sub(df['ref'], axis=0).apply(np.abs)
 In [5]: dist
 Out[5]: 
         0     1     2
 A  B                   
 21 45  0.01  0.54  0.21
 22 45  0.57  0.01  0.34
 23 46  0.22  0.00  0.67

现在给定

dist

，您可以使用

DataFrame.idxmin

按行确定具有最小值的列：

In [5]: idx = dist.idxmin(axis=1)
In [5]: idx
Out[5]: 
A   B 
21  45    0
22  45    1
23  46    1

现在要生成新的

最近的

，只需使用

idx

索引

df

：

In [6]: df['closest'] = idx.index.map(lambda x: df.ix[x][idx.ix[x]])
In [7]: df
Out[7]: 
        0     1     2   ref  closest
A  B                                  
21 45  0.01  0.56  0.23  0.02     0.01
22 45  0.30  0.88  0.53  0.87     0.88
23 46  0.45  0.23  0.90  0.23     0.23

最后一步，可能会有一种更优雅的方式来做，但我对熊猫比较陌生，这是我现在能想到的最好的方式