读取CSV中给定值X的特定行，Y返回变量Z

Question

CSV文件中有三列存储X、Y和Z的值。这些变量与任何方程式都无关。我想从给定的数据中得到Z值，对应的X和Y值，我从方程中得到。此外，给定的X和Y值来自不同的方程式。因此，它有时与可用数据不匹配。有没有一种方法可以捕捉到数据中最接近的值并获得其Z值？例如，这是存储在CSV文件中的数据。

690689

X	Y	Z
-16.332	35.523
-15.523	35.567

您可以使用最短欧几里得距离：

example.csv

X,Y,Z
-16.332,35.523,690
-15.523,35.567,689

代码：

import csv
with open('example.csv', newline='') as file:
# read all the data converting columns to float
reader = csv.reader(file)
next(reader) # skip header
data = [(float(x),float(y),float(z)) for x,y,z in reader]
def find_nearest(x,y):
def euclidean_distance(row):
return ((x-row[0])**2 + (y-row[1])**2)**.5
data.sort(key=euclidean_distance)
# return Z of first row (shortest distance) after sort
return data[0][2]
print(find_nearest(-16.331,35.522))

输出：

690

也是pandas解决方案：

import pandas as pd
df = pd.read_csv('example.csv')
def find_nearest(x, y):
# Add/update a column with distance to x,y for each row
df['dist'] = ((x - df['X'])**2 + (y - df['Y'])**2)**.5
# return the Z of smallest distance.
return df.iloc[df.dist.idxmin()].Z
print(find_nearest(-16.331,35.522))