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# yyds干货盘点 # 两个Series, 现在想找到s2里的各个数字在s1里的position, 该怎么操

来源:互联网 收集:自由互联 发布时间:2022-06-15
大家好,我是皮皮。 一、前言 前几天在Python最强王者交流群【Chloe】问了一道​​Pandas​​处理的问题,如下图所示。 原始数据如下: s1 = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]) s2 = pd.Seri

大家好,我是皮皮。

一、前言

前几天在Python最强王者交流群【Chloe】问了一道​​Pandas​​处理的问题,如下图所示。

# yyds干货盘点 # 两个Series, 现在想找到s2里的各个数字在s1里的position, 该怎么操作?_Python基础

原始数据如下:

s1 = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])
s2 = pd.Series([1, 3, 5, 7, 10])

二、实现过程

方法一

这里【瑜亮老师】给出一个可行的代码,大家后面遇到了,可以对应的修改下,事半功倍,代码如下所示:

import pandas as pd


def find_index(kw):
c_list = s1.tolist()
return c_list.index(kw) if kw in c_list else None

s1 = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])
s2 = pd.Series([1, 3, 5, 7, 10])

s3 = s2.map(find_index)
print(s3)

运行之后,结果就是想要的了,如下图所示:

# yyds干货盘点 # 两个Series, 现在想找到s2里的各个数字在s1里的position, 该怎么操作?_Python入门_02

方法二

后来【月神】也给了一个方法,代码如下所示:

import pandas as pd

s1 = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])
s2 = pd.Series([1, 3, 5, 7, 10])

print(s1.reset_index().set_index(0).asof(s2).astype(int))

运行之后,可以得到结果如下图所示:

# yyds干货盘点 # 两个Series, 现在想找到s2里的各个数字在s1里的position, 该怎么操作?_Python入门_03

【瑜亮老师】那个思路比较容易想到的,但是实现起来可能还没有那么容易,【月神】这个方法,一般人真想不到。

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方法三

后来【瑜亮老师】又补充了一个代码,如下所示:

import pandas as pd
s1 = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])
s2 = pd.Series([1, 3, 5, 7, 10, 11])

s3 = s2.map(lambda x: s1.tolist().index(x) if x in s1.tolist() else None)
print(s3)

运行之后,可以得到结果如下图所示:

# yyds干货盘点 # 两个Series, 现在想找到s2里的各个数字在s1里的position, 该怎么操作?_Python基础_05

方法四

后来【月神】又给了一份让人看不懂的却确实可行的代码,一起来欣赏下吧,如下所示:

import pandas as pd

s1 = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])
s2 = pd.Series([1, 3, 5, 7, 10])

s1.reset_index(name='location').asof(s2, 'location').astype(int)
print(s2.map(lambda x: s1[s1 == x].index[0]))

运行之后,可以得到结果如下图所示:

# yyds干货盘点 # 两个Series, 现在想找到s2里的各个数字在s1里的position, 该怎么操作?_python_06

这相当于,这个索引超出被匹配的边界,用边界值最为填充了。一般人,真不敢这么玩!

三、总结

大家好,我是皮皮。这篇文章主要盘点了一道使用​​Pandas​​处理数据的问题,文中针对该问题给出了具体的解析和代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。

最后感谢粉丝【Chloe】提问,感谢【月神】、【瑜亮老师】给出的代码和解析,感谢【dcpeng】、【一笑】、【哈佛在等我呢~】等人参与学习交流。

小伙伴们,快快用实践一下吧!如果在学习过程中,有遇到任何问题,欢迎加我好友,我拉你进Python学习交流群共同探讨学习。

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