import numpy as np import pandas as pd# pandas數據分析選則接近數值的最接優方案# 1.準備數據 CHILD_TABLE = (720, 750) CHIDL_STOOL = (300, 350) CHILD_PLAY_LEN = (300, 400) CHILD_TENT = (1100, 1300) # 2.遍歷循環，添加到列表中 sum_length_lst = [] play_lst = [] table_lst = [] stool_lst = [] tent_lst = [] for play_b in CHILD_PLAY_LEN:for table_b in CHILD_TABLE:for stool_b in CHIDL_STOOL:for tent_b in CHILD_TENT:tent_lst.append(tent_b)play_lst.append(play_b)table_lst.append(table_b)stool_lst.append(stool_b)# 3.計算各個之和，生成列表sum_len = play_b + table_b + stool_b + tent_bsum_length_lst.append(sum_len) # 4.添加到字典 pd_dict = {"sum_len": sum_length_lst,"play_len": play_lst,"table_len": table_lst,"stool_len": stool_lst,"tent_len": tent_lst } # 5.生成列表數據、排序 df = pd.DataFrame(pd_dict) df = df.sort_values(by='sum_len') print(df) 自動生成列表并排序：


# 6.根據判斷距離尋找列表接近數值的表方案 dis = 2700 nearst_df = df.loc[df.sum_len <= dis ] nearst_df = nearst_df.ix[nearst_df.sum_len.idxmax] print(nearst_df)

結果顯示如下：

總結

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