Python中怎么利用pandas实现二分法查找
今天就跟大家聊聊有关Python中怎么利用pandas实现二分法查找,可能很多人都不太了解,为了让大家更加了解,小编给大家总结了以下内容,希望大家根据这篇文章可以有所收获。
我们拥有十年网页设计和网站建设经验,从网站策划到网站制作,我们的网页设计师为您提供的解决方案。为企业提供网站制作、成都网站建设、微信开发、微信小程序、手机网站制作设计、HTML5建站、等业务。无论您有什么样的网站设计或者设计方案要求,我们都将富于创造性的提供专业设计服务并满足您的需求。
首先要知道每个人取货之前已经累计被拿了多少数量:
通过简单的固定地址,直接使用 sum 函数即可
第一行的记录比较特殊,这里简单处理,直接手工填充0(复杂处理就会sum公式变复杂一点)
同样道理,处理批次表:
注意把公式写在表的左方,方便后续处理(别跟我说 vlookup 配合数组公式可以右往左匹配,非常讨厌无关逻辑嵌套一起的东西)
现在可以直接使用 vlookup 了:
注意最后一个参数是1,模糊查找
这里有个前提是,右表的数值列必须为升序,否则结果可能出乎意料
pandas解决方法
pandas 中的做法基本上每一句代码就对应 Excel 中的一个操作:
行1、2:加载数据,不多说
行4、5:对2个表排序。这其实是很关键一步,上面 Excel 操作中省去了这2个操作
行7、8:对应 Excel 中的求出"累计列"的操作
行10:pd.cut 相当于模糊查找的 vlookup 。但是这方法比 vlookup 麻烦,每个区间的分割点必需比区间要多1个数量(这符合数据分段逻辑,但不方便数据表操作)
所以在参数 bins 里面,我们特意添加一个比较大的数 1000 上去
参数 right=False ,是让边界值归左边界处理。比如数量50,是属于批次1,而不是批次2
针对上述说的 pd.cut 的缺点,我们可以自定义一个函数,简化操作:
把数据源(参数 x)的总和添加到分段点(参数 bins)中即可
为了让其行为默认与 Excel vlookup 一致,把参数 right 默认值设置为 False
现在调用就清晰很多了:
看完上述内容,你们对Python中怎么利用pandas实现二分法查找有进一步的了解吗?如果还想了解更多知识或者相关内容,请关注创新互联行业资讯频道,感谢大家的支持。
分享名称:Python中怎么利用pandas实现二分法查找
标题来源:http://azwzsj.com/article/pghdgi.html