擅长:python、mysql、java
<p>以下修改可能有用,但不清楚下一个最接近或最高的值是什么</p>
<pre><code>df = pd.DataFrame(data={'a_ans':[0,1,1,10,11],
'a_num': [1,8,90,2,8],
'b_ans': [0,10,139,10,18],
'b_num': [15,43,90,14,87]}).astype(float)
out=[]
for i in ['a_', 'b_']:
pairs = df.loc[:,df.columns.str.startswith(i+"ans")] # for only _ans columns
if len(pairs[pairs[i+'ans'] == 10]) == 1: # for only one ten
mask1 = pairs[i+'ans'] == 10 # mask values equal to 10
mask2 = pairs[i+'ans'].eq(pairs[i+'ans'].mask(mask1).max())
pairs = pairs.mask(mask1, 1001).mask(mask2, 1002)
out.append(pairs)
</code></pre>