小编Rom*_*min的帖子

展示我想要的内容然后解释它会很容易。考虑以下数据框：

dr = {'mac':[1, 3, 2, 4, 1, 2], 's': ['aa', 'aa', 'c', 'd', 'ee', 'f']}
d = pd.DataFrame(data=dr)

理想的输出是：

    mac     s
0   1      aa 
4   1      ee

我需要找到所有 'mac' 都有 'aa' 和 'ee' 值。在关于它的示例中，对于 mac = 1，它是真的。对于 mac = 3，它是假的，因为有 'aa' 值但没有 'ee'。

我有两个数值列表（或数据框列 - 无关紧要）：

L1 = [1, 0.5, 3, 7, 4.7]
L2 = [2, 0.4, 8, 0.3, 5]

例如。我需要关联这些列表并找到与(indexOfElementFromL1, indexOfElementFromL2)两个元素的最小差异相对应的对。例如，对于我的示例，它应该是： (0,1), (1,1), (2,0), (3,2), (4,4).真正是我想要的 - 找到与 L1 中的每个元素最接近的元素 L2。当然，我可以采用天真的方法，例如：

for el1 in L1:
  for el2 in L2:
    ....

但我想看到更正确的解决方案