我有两个列表，每个列表中都填充了时间戳，即list_a和list_b。使用np.searchsorted为list_b中的每个条目查找list_a中的最新条目的最佳方法是什么？结果将是list_a_updated，其中list_a_updated中的每个x直接匹配到list_b中其对应的（以及以后的）条目。这个问题与这个问题非常相似
pandas.merge：匹配最接近的时间戳> =一系列时间戳
但有些不同。
令我感到尴尬的是，我不能只是如何扭转这种状况，因此它抓住了<=时间戳而不是> =时间戳，但是我已经使用了一段时间了，而且它似乎并不那么明显。我的示例代码是：
#in this code tradelist is list_b, balist is list_a
tradelist=np.array(list(filtereddflist[x][filtereddflist[x].columns[1]]))
df_filt=df_filter(filtereddflist2[x], 2, "BEST_BID" )
balist=np.array(list(df_filt[df_filt.columns[1]]))
idx=np.searchsorted(tradelist,balist)-1
mask= idx <=0
df=pd.DataFrame({"tradelist":tradelist[idx][mask],"balist":balist[mask]})
解决方案并不像切换不平等一样简单。
如果有帮助，我将处理贸易和投标库存数据，并尝试找到每个贸易（list_b）的最新投标（list_a），而不必诉诸于for循环。
为了使我们的生活更轻松，请使用数字代替时间戳：
>>> a = np.arange(0, 10, 2)
>>> b = np.arange(1, 8, 3)
>>> a
array([0, 2, 4, 6, 8])
>>> b
array([1, 4, 7])
其中的最后一个时间戳a小于或等于其中的每个时间戳，b将是[0, 4, 6]，它对应于index [0, 2, 3]，这正是我们得到的结果：
>>> np.searchsorted(a, b, side='right') - 1
array([0, 2, 3])
>>> a[np.searchsorted(a, b, side='right') - 1]
array([0, 4, 6])
如果不使用，side='right'那么第二个术语的值将错误，因为两个数组中的时间戳都完全匹配：
>>> np.searchsorted(a, b) - 1
array([0, 1, 3])
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