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大好，我是小小。一、前言，前几日在Python最强王者交流群【Chloe】询问了Pandas处理的问题，如下图表所示。原始数据如下：+s1=pd.Series([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]) +s2=pd.Series([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])

大家好，我是皮皮。

一、前言

前几天在Python最强王者交流群问了一道​​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：

方法二

后来也给了一个方法，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：

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，这个方法，一般人真想不到。

方法三

后来又补充了一个代码，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：

方法四

后来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：

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。

最后感谢粉丝提问，感谢、给出的代码和解析，感谢、、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。