python – 查找最近索引值的最快方法

发布时间：2020-12-20 12:11:31 所属栏目：Python 来源：网络整理

导读：考虑时间序列s和它的索引tidx tidx = pd.date_range('2010-12-31',periods=3,freq='M')s = pd.Series([0,31,59],tidx) 如果我想使用s作为查找系列并通过日期’2011-02-23′,我想获得最近可用的值.在这种情况下,这将是31. 我弄完了 s.resample('D').ffill().l

考虑时间序列s和它的索引tidx

tidx = pd.date_range('2010-12-31',periods=3,freq='M')
s = pd.Series([0,31,59],tidx)

如果我想使用s作为查找系列并通过日期’2011-02-23′,我想获得最近可用的值.在这种情况下,这将是31.

我弄完了

s.resample('D').ffill().loc['2011-02-23']

31

这样做了,但我不得不对整个系列进行重新采样,以获得单个值.有什么更合适的方法呢？

解决方法

你可以使用 searchsorted –

s[s.index.searchsorted('2011-02-23','right')-1]

有趣的是你打败自己！所以,这里有更多的NumPy进一步提升性能 –

s[s.index.values.searchsorted(np.datetime64('2011-02-23'),'right')-1]

运行时测试 –

In [235]: tidx = pd.date_range('2010-12-31',periods=300,freq='M')
     ...: s = pd.Series(range(300),tidx)
     ...: 

In [236]: s[s.index.searchsorted('2035-03-23','right')-1]
Out[236]: 290

In [237]: s[s.index.values.searchsorted(np.datetime64('2035-03-23'),'right')-1]
Out[237]: 290

In [238]: %timeit s[s.index.searchsorted('2035-03-23','right')-1]
10000 loops,best of 3: 63 μs per loop

In [239]: %timeit s[s.index.values.searchsorted(np.datetime64('2035-03-23'),best of 3: 46.7 μs per loop

（编辑：李大同）

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