Julia 高效的数据结构，可通过“查询”；在两者之间；输入朱莉娅

我有一个这样的数据库

key - value
0     10
1.2   20
2.7   25
3.5   35
...

我想创建一个函数，检索给定连续键的关联值，例如，对于0.2或0.4，应返回10；对于[2.7,3.5]中的任何内容，应返回25，高于或等于最后一个键的所有内容应返回35

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最初的数据结构是一个dataframe，我目前正在它的每一行上使用一个循环，但我想知道还有哪一个数据结构（可能在Base中）将更有效，尤其是在查询中。

如果您的

键

已排序，则假设

df

是存储数据的

数据帧，则这样的操作应该更有效：

df.value[searchsortedlast(df.key, value_you_want_to_find)]

使用屏障将其包装到函数中可能会快一点（但我想不会太快）：

编辑：

根据您的范围条件，它应该是
searchsortedlast

请注意，如果您传递的
val
值小于
值的最小值，则此函数将引发错误，但如果传递的
val
值大于最后一个值，则此函数将返回最后一个值（基本上假定最后一个间隔为
[df.values[end]，Inf[
。如果您希望在“边框”上有不同的行为您必须手动添加一些额外的检查。
如果您的
键
已排序，则假设
df
是存储数据的
数据帧，则这样做应该是有效的：

df.value[searchsortedlast(df.key, value_you_want_to_find)]

使用屏障将其包装到函数中可能会快一点（但我想不会太快）：

编辑：

根据您的范围条件，它应该是
searchsortedlast

请注意，如果您传递的
val
值小于
值的最小值，则此函数将引发错误，但如果传递的
val
值大于最后一个值，则此函数将返回最后一个值（基本上假定最后一个间隔为
[df.values[end]，Inf[
。如果您希望在“边框”上有不同的行为您必须手动添加一些附加检查。
谢谢，这正是我要找的….（我不知道
searchsortedlast
）谢谢，这正是我要找的….（我不知道
searchsortedlast
）