I have a dataframe and need to pick nearest value if there is Nan.(from open or price_orderbook column) whichever is nearer.
time open high low close timestamp price_orderbook
2022-02-22 19:05:10 2.128 2.129 2.128 2.129 NaN NaN
2022-02-22 19:05:11 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2022-02-22 19:05:12 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2022-02-22 19:05:13 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2022-02-22 19:05:14 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2022-02-22 19:05:15 2.129 2.129 2.129 2.129 NaN NaN
2022-02-22 19:05:16 2.128 2.128 2.128 2.128 NaN NaN
2022-02-22 19:05:17 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2022-02-22 19:05:18 2.128 2.128 2.128 2.128 1.645557e+09 2.1285
2022-02-22 19:05:19 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2022-02-22 19:05:20 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2022-02-22 19:05:21 NaN NaN NaN NaN 1.645557e+09 2.1285
2022-02-22 19:05:22 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2022-02-22 19:05:23 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
Example:
df['closer']= "value" if there is open or price_orderbook else search for nearest open or price_orderbook
Is there anything in pandas that helps me out.
>Solution :
You can replace mising values from open by non missing values if exist in price_orderbook first, then remove all another missing values by Series.dropna and for nearest values use Series.reindex with method='nearest':
df['closer'] = (df['open'].fillna(df['price_orderbook'])
.dropna()
.reindex(df.index, method='nearest'))
print (df)
open high low close timestamp \
2022-02-22 19:05:10 2.128 2.129 2.128 2.129 NaN
2022-02-22 19:05:11 NaN NaN NaN NaN NaN
2022-02-22 19:05:12 NaN NaN NaN NaN NaN
2022-02-22 19:05:13 NaN NaN NaN NaN NaN
2022-02-22 19:05:14 NaN NaN NaN NaN NaN
2022-02-22 19:05:15 2.129 2.129 2.129 2.129 NaN
2022-02-22 19:05:16 2.128 2.128 2.128 2.128 NaN
2022-02-22 19:05:17 NaN NaN NaN NaN NaN
2022-02-22 19:05:18 2.128 2.128 2.128 2.128 1.645557e+09
2022-02-22 19:05:19 NaN NaN NaN NaN NaN
2022-02-22 19:05:20 NaN NaN NaN NaN NaN
2022-02-22 19:05:21 NaN NaN NaN NaN 1.645557e+09
2022-02-22 19:05:22 NaN NaN NaN NaN NaN
2022-02-22 19:05:23 NaN NaN NaN NaN NaN
price_orderbook closer
2022-02-22 19:05:10 NaN 2.1280
2022-02-22 19:05:11 NaN 2.1280
2022-02-22 19:05:12 NaN 2.1280
2022-02-22 19:05:13 NaN 2.1290
2022-02-22 19:05:14 NaN 2.1290
2022-02-22 19:05:15 NaN 2.1290
2022-02-22 19:05:16 NaN 2.1280
2022-02-22 19:05:17 NaN 2.1280
2022-02-22 19:05:18 2.1285 2.1280
2022-02-22 19:05:19 NaN 2.1280
2022-02-22 19:05:20 NaN 2.1285
2022-02-22 19:05:21 2.1285 2.1285
2022-02-22 19:05:22 NaN 2.1285
2022-02-22 19:05:23 NaN 2.1285