python查找距离具有特定标签的数据最近的行

我有一个数据帧：

类型：卷：

问题10

问题20

塔纳

问题10

塔纳

塔纳

问题10

当我在第[I]行得到类型'T'时，我想找到Q[I-1]-Q[I+1]的对应值（即，接近于T的Q值，在T之上和之下）

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一种方法是使用ffill（）和bfill（）创建两个临时列，然后减去这些列以填充

df.assign(Volume=df.assign(fnaf=df.Volume.ffill(), fnab=df.Volume.bfill())
  .eval('Vnew = fnaf - fnab', inplace=False)
  .pipe(lambda x: x.Volume.fillna(x.Vnew)))

输出：

  Type  Volume
0    Q    10.0
1    Q    20.0
2    T    10.0
3    Q    10.0
4    T     0.0
5    T     0.0
6    Q    10.0

编辑添加日志功能：

df.assign(Volume=df.assign(fnaf=np.log(df.Volume.ffill()), fnab=np.log(df.Volume.bfill()))
  .eval('Vnew = fnaf - fnab', inplace=False)
  .pipe(lambda x: x.Volume.fillna(x.Vnew)))

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你的问题是什么？我想找到最接近T的Q值（高于T和低于T）。你对这个样本数据集的预期结果是什么？我想将T值设置为最接近的两个Q值之和。非常感谢！真的很有帮助！顺便说一句，我可以问一下如何获得log差（即log（fnaf）-log（fnab））而不是fnaf-fnab？同样，当我使用这个代码时，无论从这里的数据中可以看到qsa的值是多少，我都会得到T的0，第一个是10，但是第二个和第三个T是0，因为之前的Q等于之后的Q。也许您可以用导致您出现问题的数据更新问题。

df.assign(Volume=df.assign(fnaf=np.log(df.Volume.ffill()), fnab=np.log(df.Volume.bfill()))
  .eval('Vnew = fnaf - fnab', inplace=False)
  .pipe(lambda x: x.Volume.fillna(x.Vnew)))