在 python 数据帧列中查找下一个更高的值

Question

我们现在都如何找到数据帧列的最大值。

但是，如何在列中找到下一个更高的值呢？例如，我有以下数据帧：

d = {'col1': [1, 4, 2], 'col2': [3, 4, 3]}
df = pd.DataFrame(data=d)
col1  col2
0     3     3
1     5     4
2     2     3

基本问题：当我想找到col1到 0 的下一个更高值时，结果将是：2。有没有类似于：df.loc[df['col1'].idxmax()]，这将导致：

col1 col2
5    4

我的结果应该是：

col1 col2
2     3

背景：我正在使用 if 条件来过滤此数据帧，因为我需要为进一步过滤做好准备，并且并非所有值都存在，我将放入：

v= 0
if len(df[(df['col1'] == v)]) == 0:
df2 = df[(df['col1'] == v+1)]
else:
df2 = df[(df['col1'] == v)]

这将导致数据帧为空。

但是我想去下一个条目而不是v+1=1，在这种情况下，我想插入2，因为它是下一个更高的值，它的条目在 0 之后。所以条件是：

v= 0
if len(df[(df['col1'] == v)]) == 0:
df2 = df[(df['col1'] == 2)] #the 2 has to be find automatic, as the next value does not have a fixed distance
else:
df2 = df[(df['col1'] == v)]

我怎样才能自动实现这一点？

所以我想要的结果是：

当我输入 v=0 时：

df2
col1 col2
2     3

当我输入 v=2 时，它会跳到 v=3：

df2
col1 col2
3     3

如果我输入 v=3，它会保持(其他条件(：

df2
col1 col2
3     3

Answer 1

检查numpy的searchsorted

df=df.sort_values('col1')
df.iloc[np.searchsorted(df.col1.values,[0])]
col1  col2
2     2     3
df.iloc[np.searchsorted(df.col1.values,[3,5])]
col1  col2
0     3     3
1     5     4

附加组件(来自提问者(：这也跳过了 if 条件