Python 什么级数方法取代了搜索排序？

在他的视频[Data analysis In Python with pandas]（）中，Wes McKinney介绍了一个名为searchsorted（）的系列方法，该方法给出了一个值，并返回了该系列与该值相交的索引。看来这个功能已经不可用了，是不是有别的东西取代了它

我认为这是由于Pandas 0.13.0中发生的重构，Pandas Series现在是子类NDFrame而不是ndarray，请参见：

[10行x 1列]

[10 rows x 3 columns]
In [28]:

# you now have to call `.values` to return a ndarray 
df.a.values.cumsum().searchsorted(11)
Out[28]:
5

现在比较一下如果使用numpy数组会发生什么：

In [29]:

temp = np.array(arange(10))

In [32]:

temp.cumsum().searchsorted(11)
Out[32]:
5

---

这是哪个视频？在熊猫中没有搜索排序方法，在numpy中有一个，你把它和这个混淆了吗？在2:00:21，他使用了

df.prop.cumsum（）.searchsorted

，这似乎是一个系列的方法。这看起来像是自从

Pandas 0.12

或

Numpy 1.6/1.7

以来发生了变化，在

Pandas 0.13.1

中，你发现你不能再这样做了，你需要做

np.searchsorted（df.prop.cumsum（））.values，my_new_value）

不那么优雅。这可能与现在从

NDFrame

而不是

ndarray

导入的熊猫系列有关，因此，您现在失去了这个绝对不那么优雅的组合。。皮蒂

In [29]:

temp = np.array(arange(10))

In [32]:

temp.cumsum().searchsorted(11)
Out[32]:
5