python - 领导者和滞后者时间戳之间的 numpy 计算滞后

Question

我有 2 个时间戳数组

leader = [1, 5, 15, 22]

lagger = [3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 17]

我想将滞后者的每个时间戳与领导者中紧接其前的时间戳相匹配，并计算滞后，获得数组

lags = [2, 3, 4, 1, 2, 3, 4, 5, 2]

有没有快速处理 numpy/pandas 的方法？

标签： pythonnumpy

Answer 1

我认为searchsorted，鉴于lagger[0] > leader[0]：

leader = np.array([1, 5, 15, 22])
lagger = np.array([3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 17])

lagger - leader[np.searchsorted(leader, lagger)-1] 

输出：

array([2, 3, 4, 1, 2, 3, 4, 5, 2])