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。
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 pddef 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:
方法二
后来【月神】也给了一个方法,代码如下所示:
import pandas as pds1 = 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:
【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。
方法三
后来【瑜亮老师】又补充了一个代码,如下所示:
import pandas as pds1 = 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:
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 pds1 = 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:
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。