Python 通过数据帧中的差异查找行

我有一个数据帧，我想在其中标识时间值

t

相差固定量的所有行对，比如

diff

In [8]: df.t
Out[8]:
0    143.082739
1    316.285739
2    344.315561
3    272.258814
4    137.052583
5    258.279331
6    114.069608
7    159.294883
8    150.112371
9    181.537183
...

例如，如果

diff=22.2423

，则第4行和第7行之间存在匹配

查找所有此类匹配的明显方法是迭代每一行并对数据帧应用筛选器：

for t in df.t:
    matches = df[abs(df.t - (t + diff)) < EPS]
    # log matches

df.t中t的

：
匹配项=df[abs（df.t-（t+diff））

但由于我有一个值日志（10000+），这将是相当缓慢的

进一步，我想查看并检查是否存在差异的倍数

diff

。例如，在我的示例中，第4行和第9行的差异是

2*diff

。所以我的代码需要很长时间

有人对更有效的方法有什么建议吗

提前谢谢

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编辑：再想一想，问题归结为找到一种有效的方法来查找两个列表/系列对象中包含的浮点数，使其在一定的公差范围内

如果我能做到这一点，那么我可以简单地比较

df.t

，

df.t-diff

，

df.t-2*diff

，等等。

如果你想检查许多倍数，最好在你的公差范围内取

df

相对于

diff

的模，并将结果比较为零

无论是否使用模，在一定公差范围内比较浮动的有效方法是。在1.8之前的版本中，将其称为

numpy.testing.allcose

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到目前为止，我所描述的仍然涉及到行上的循环，因为您必须将每一行相互比较。一种更好但稍微复杂的方法是查询给定距离（公差）内的所有对。

首先对值进行排序。