熊猫merge_asof显示两个数据的日期

Question

我希望看到使用merge_asof进行合并之后的“右”数据格式o列的日期。

下面是一个玩具数据集：

df1=pd.DataFrame({'Num':[1,1,2,3,3],
                  'date':['1995-09-01','1995-10-04','1995-02-07','1995-05-10','1995-05-25'],
                  'A':[42.5,40,38,40,26],
                  'B': [13.3,12.3,12.2,11,9]})

df2=pd.DataFrame({'Num':[1,1,1,1,2,2,3,3,3,3],
                  'date':['1995-09-01','1995-09-02','1995-10-03','1995-02-04','1995-02-05','1995-02-07','1995-02-08','1995-05-09','1995-05-15','1995-05-21'],
                  'C':[40.5,39.5,37.2,15,41,38,38.2,39.7,40,28],
                  'D': [13.3,12.8,12.1,12.3,13.3,12.2,12.4,12.8,11,10]}

我使用以下方式进行左合并，使用merge_asof (给定两个数据格式的日期并不总是匹配的)

df3 = (pd.merge_asof(df1.sort_values('date'), 
                     df2.sort_values('date'), 
                     by=['Num'], on=['date'], 
                     direction='nearest'))

此合并为我提供所需的合并(在合并之前，请确保将df1和df2的日期转换为日期(pd.to_datetime) )。

但是，我希望合并也显示正确的数据格式(date_df2)的日期。因此，这是所需的输出：

Num     date     date_df2     A        B      C       D
2   1995-02-07  1995-02-07  38.0    12.2    38.0    12.2
3   1995-05-10  1995-05-09  40.0    11.0    39.7    12.8
3   1995-05-25  1995-05-21  26.0    9.0     28.0    10.0
1   1995-10-01  1995-09-01  42.5    13.3    40.5    13.3
1   1995-10-04  1995-10-03  40.0    12.3    37.2    12.1

Answer 1

在执行date_df2操作之前，我们可以在dataframe df2中创建一个新的列merge_asof：

df3 = pd.merge_asof(df1.sort_values('date'),
                    df2.assign(date_df2=df2['date']).sort_values('date'),
                    by='Num', on='date', direction='nearest')

   Num       date     A     B     C     D   date_df2
0    2 1995-02-07  38.0  12.2  38.0  12.2 1995-02-07
1    3 1995-05-10  40.0  11.0  39.7  12.8 1995-05-09
2    3 1995-05-25  26.0   9.0  28.0  10.0 1995-05-21
3    1 1995-09-01  42.5  13.3  40.5  13.3 1995-09-01
4    1 1995-10-04  40.0  12.3  37.2  12.1 1995-10-03