Python中怎么利用pandas实现二分法查找

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：