Créer une fonction applicable sur un dataframe

yakak -  
yg_be Messages postés 23437 Date d'inscription   Statut Contributeur Dernière intervention   -
Bonjour,

pour un projet d'école, je cherche à créer une fonction qui me permet de comparer deux colonnes d'un dataframe: en fait dans une colonne (heurext) j'ai beaucoup plus de valeurs que dans la deuxième et je veux garder uniquement les valeurs de (heurext) les plus proches de (heurint)
sauf qu'il s'agit d'heures (17:38) et que toutes mes naïves tentatives ont échoués:

def find_nearest(array,cv):
for value in cv:
idx = np.searchsorted(array, value, side="left")
if math.fabs(value - array[idx-1]) < math.fabs(value - array[idx]):
return (array[idx-1], array[idx])

df["heurext"]=df["heurint","heurext"].apply(find_nearest)

avec df mon tableau de valeur, deja je ne sais pas comment traduire les arguments array et cv (que j'ai mis dans ["heurint","heurext"] )

Est ce que quelqu'un à des pistes s'il vous plaît ;(
J'ai essayé d'être clair mais c'est difficile, désolée.

Configuration: Windows / Chrome 100.0.4896.127

2 réponses

  1. yakak2 Messages postés 1 Statut Membre
     
    Ah je savais pas merci!

    Par exemple j'ai les colonnes suivantes:
    (1): [17:02 , 18:58 , 20:36 , 21:12 , 07:47 , 10:56]
    (2): [17:32 , 21:23]

    et du coup je veux garder uniquement pour chaque heure de la colonne (2), l'heure la plus proche dans (1) ou bien les deux valeurs qui l'encadrent:
    soit
    (1'): 17:02 , 20:36
    ou
    (1''): 17:02, 18:58, 20:36, 21:12

    c'est la deuxieme option que j'avais essayé dans le code (remis avec balises):

    def find_nearest(array,cv):
                                        for value in cv:
                                                     idx = np.searchsorted(array, value, side="left")
                                                     if math.fabs(value - array[idx-1]) < math.fabs(value - array[idx]):
                                                                   return (array[idx-1], array[idx])
    
    df["heurext"]=df["heurint","heurext"].apply(find_nearest)


    Merci beaucoup.
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    1. yg_be Messages postés 23437 Date d'inscription   Statut Contributeur Dernière intervention   1 588
       
      peut-être en convertissant tes valeurs en minutes?
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