Python 根据第二个系列的值和这些最接近匹配的位置（索引）查找系列的元素最接近匹配

我有两个不同长度的熊猫系列

第一个和较短的一个有一组元素（浮点数）。对于每个元素，我希望找到与第二个或更大系列中的元素最接近的匹配（最小绝对差）

我还想知道第二个系列中最接近匹配元素的索引

我尝试使用reindex方法，但它引发了一个错误“ValueError:无法使用方法或限制对非唯一索引重新编制索引”，因为第二个系列具有设置为索引的非唯一值

这是我用来寻找序列B中元素与序列A中元素最匹配的代码

A=pd.系列（[1.0,4.0,10.0,4.0,5.0,19.0,20.0]）
B=pd.系列（[0.8,5.1,10.1,0.3,5.5]）
pd.Series（A.values，A.values）.reindex（B.values，method='nearest'）
ValueError:无法使用方法或限制重新索引非唯一索引

最后，我希望有一个如下所示的数据帧

B系列中最接近的匹配A系列中最接近匹配的索引
0.8  1.0                        0
5.1  5.0                        4
10.1 10.0                       2
0.3  1.0                        0
5.5  5.0                        4

所以这里有一种使用

numpy

广播的方法

A.iloc[np.abs(B.values-A.values[:,None]).argmin(axis=0)]

0     1.0
4     5.0
2    10.0
0     1.0
4     5.0
dtype: float64

下面是添加

删除重复项的修复

pd.Series(A.values, A.values).sort_index().drop_duplicates().reindex(B.values, method='nearest')
0.8      1.0
5.1      5.0
10.1    10.0
0.3      1.0
5.5      5.0
dtype: float64