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如果在数组中找到值,如何输出不同级别的键

在数组中找到值并输出不同级别的键,可以通过递归遍历数组的方式来实现。以下是一个示例的实现方法:

代码语言:python
代码运行次数:0
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def find_value_in_array(arr, value, keys=[]):
    for key, item in enumerate(arr):
        if item == value:
            print(keys + [key])  # 输出找到的键
        elif isinstance(item, list):
            find_value_in_array(item, value, keys + [key])  # 递归遍历子数组

# 示例数组
array = [1, 2, [3, 4, [5, 6]], 7, [8, [9, 10]]]

# 查找值为 6 的键
find_value_in_array(array, 6)

上述代码中,find_value_in_array 函数接受三个参数:arr 表示要遍历的数组,value 表示要查找的值,keys 表示当前已经遍历到的键的列表。

在遍历数组时,首先判断当前元素是否等于要查找的值,如果是,则输出当前的键。如果当前元素是一个子数组,则递归调用 find_value_in_array 函数来遍历子数组。

使用示例数组 [1, 2, [3, 4, [5, 6]], 7, [8, [9, 10]]] 进行查找值为 6 的键,输出结果为 [2, 2],表示在第二层子数组的第二个元素中找到了值为 6。

请注意,以上代码仅为示例,实际应用中可能需要根据具体情况进行适当的修改和优化。

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left: 拼接的左侧DataFrame对象 right: 拼接的右侧DataFrame对象 on: 要加入的列或索引级别名称。 必须在左侧和右侧DataFrame对象中找到。 如果未传递且left_index和right_index为False,则DataFrame中的列的交集将被推断为连接键。 left_on:左侧DataFrame中的列或索引级别用作键。 可以是列名,索引级名称,也可以是长度等于DataFrame长度的数组。 right_on: 左侧DataFrame中的列或索引级别用作键。 可以是列名,索引级名称,也可以是长度等于DataFrame长度的数组。 left_index: 如果为True,则使用左侧DataFrame中的索引(行标签)作为其连接键。 对于具有MultiIndex(分层)的DataFrame,级别数必须与右侧DataFrame中的连接键数相匹配。 right_index: 与left_index功能相似。 how: One of ‘left’, ‘right’, ‘outer’, ‘inner’. 默认inner。inner是取交集,outer取并集。比如left:[‘A’,‘B’,‘C’];right[’’A,‘C’,‘D’];inner取交集的话,left中出现的A会和right中出现的买一个A进行匹配拼接,如果没有是B,在right中没有匹配到,则会丢失。’outer’取并集,出现的A会进行一一匹配,没有同时出现的会将缺失的部分添加缺失值。 sort: 按字典顺序通过连接键对结果DataFrame进行排序。 默认为True,设置为False将在很多情况下显着提高性能。 suffixes: 用于重叠列的字符串后缀元组。 默认为(‘x’,’ y’)。 copy: 始终从传递的DataFrame对象复制数据(默认为True),即使不需要重建索引也是如此。 indicator:将一列添加到名为_merge的输出DataFrame,其中包含有关每行源的信息。 _merge是分类类型,并且对于其合并键仅出现在“左”DataFrame中的观察值,取得值为left_only,对于其合并键仅出现在“右”DataFrame中的观察值为right_only,并且如果在两者中都找到观察点的合并键,则为left_only。

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