英文:
Sort dataframe columns value by close it to another column
问题
我需要 pandas 数据帧的 'value' 列按接近 'target' 值的程度进行排序：
+----------+---------+----------+| 公司 | 值 | 目标 ||----------+---------+----------+| A | 23.18 | 26.8879 || B | 14.31 | 17.8298 || C | 26.08 | 28.5479 || D | 49.82 | 45.4238 || E | 37.38 | 32.136 || F | 3.92 | 11.7219 |+----------+---------+----------+
英文:
I need the 'value' column of pandas dataframe to be sorted by how close it is to the 'target' value:
+----------+---------+----------+| company | value | target ||----------+---------+----------+| A | 23.18 | 26.8879 || B | 14.31 | 17.8298 || C | 26.08 | 28.5479 || D | 49.82 | 45.4238 || E | 37.38 | 32.136 || F | 3.92 | 11.7219 |+----------+---------+----------+
答案1
得分: 2
使用np.argsort对两列的绝对差值进行排序：
import numpy as npout = df.iloc[np.argsort(df['value'].sub(df['target']).abs())]
或者，使用sort_values进行链式命令：
df.sort_values(by='value', key=lambda x: x.sub(df['target']).abs())
输出：
公司 值 目标2 C 26.08 28.54791 B 14.31 17.82980 A 23.18 26.88793 D 49.82 45.42384 E 37.38 32.13605 F 3.92 11.7219
英文:
Use np.argsort on the absolute difference of the two columns:
import numpy as npout = df.iloc[np.argsort(df['value'].sub(df['target']).abs())]
Or, as a chained command using sort_values:
df.sort_values(by='value', key=lambda x: x.sub(df['target']).abs())
Output:
company value target2 C 26.08 28.54791 B 14.31 17.82980 A 23.18 26.88793 D 49.82 45.42384 E 37.38 32.13605 F 3.92 11.7219
答案2
得分: 0
你也可以手动创建依赖列，并直接对其进行排序：
print(df.eval('absval = abs(target - value)').sort_values('absval'))公司 数值 目标值 绝对值2 C 26.08 28.5479 2.46791 B 14.31 17.8298 3.51980 A 23.18 26.8879 3.70793 D 49.82 45.4238 4.39624 E 37.38 32.1360 5.24405 F 3.92 11.7219 7.8019
英文:
You can also manually create the dependent column and sort directly on that:
print(df.eval('absval = abs(target - value)').sort_values('absval'))company value target absval2 C 26.08 28.5479 2.46791 B 14.31 17.8298 3.51980 A 23.18 26.8879 3.70793 D 49.82 45.4238 4.39624 E 37.38 32.1360 5.24405 F 3.92 11.7219 7.8019
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