可以使用pandas的merge函数来实现不使用groupby的方式找出两个列之间差值最小的行。下面是一个示例代码:
import pandas as pd
# 创建示例数据
data1 = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
'B': [10, 20, 30, 40, 50]}
data2 = {'C': [15, 25, 35, 40, 55],
'D': [5, 10, 15, 20, 25]}
df1 = pd.DataFrame(data1)
df2 = pd.DataFrame(data2)
# 添加一个辅助列,计算两列之间的差值
df1['diff'] = df1['A'] - df2['C']
# 找出差值绝对值最小的行
df_merged = pd.merge(df1, df2, left_on='diff', right_on='D')
min_row = df_merged.loc[df_merged['diff'].abs().idxmin()]
print(min_row)
在上面的示例中,我们首先使用merge函数将两个DataFrame按照差值列和辅助列进行合并。然后,使用loc函数和abs函数找出差值绝对值最小的行。最后,打印出找到的最小差值行。
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