python熊猫在一列中检索值,而它们小于第二列的值

我的第一个想法是检索 posR 通过插入 posF 然后把这些价值观放到他们的新位置上——但正如你想要的那样 81 比这晚了一排,恐怕这不是你要找的,我仍然不知道你的任务背后的逻辑。
然而,也许这是一个起点,让我们看看……

这种方法的工作原理如下:

检索中值的新索引位置 波斯尔 按照他们的顺序 POSF :

import numpy as np
idx = np.interp(df.posR, df.posF, df.index).round()

摆脱 nan 条目和强制转换为int:

idx = idx[np.isfinite(idx)].astype(int)

通过复制创建新列 POSF 在第一步,设置 newrfreq 到 南 分别:

df['newposR'] = df.posF
df['newrfreq'] = np.nan

然后用来自的值覆盖 波斯尔 和 rfreq ,但现在在更新的位置:

df.loc[idx, 'newposR'] = df.posR[:len(idx)].values
df.loc[idx, 'newrfreq'] = df.rfreq[:len(idx)].values

结果:

   posF  ffreq  posR  rfreq  newposR  newrfreq
0    10   0.50  11.0   0.08     11.0      0.08
1    20   0.20  31.0   0.90     20.0       NaN
2    30   0.03  41.0   0.70     31.0      0.90
3    40   0.72  51.0   0.08     41.0      0.70
4    50   0.09  81.0   0.78     51.0      0.08
5    60   0.09   NaN    NaN     60.0       NaN
6    70   0.01   NaN    NaN     70.0       NaN
7    80   0.09   NaN    NaN     81.0      0.78
8    90   0.08   NaN    NaN     90.0       NaN
9   100   0.02   NaN    NaN    100.0       NaN