合并具有不同日期的数据框？

Question

我想将一个单独的数据框 (df2) 与主数据框 (df1) 合并，但是如果对于给定的行，df1 中的日期在 df2 中不存在，则在 df1 中的基础日期之前搜索最近的日期。我尝试使用 pd.merge，但它会删除日期不匹配的行，并且只保留在两个 df 中匹配的行。df1 = [['2007-01-01','A'],       ['2007-01-02','B'],       ['2007-01-03','C'],       ['2007-01-04','B'],       ['2007-01-06','C']]df2 = [['2007-01-01','B',3],       ['2007-01-02','A',4],       ['2007-01-03','B',5],       ['2007-01-06','C',3]]df1 = pd.DataFrame(df1)df2 = pd.DataFrame(df2)df1[0] = pd.to_datetime(df1[0])df2[0] = pd.to_datetime(df2[0])当前 df1 | pd.merge():    0           1   20   2007-01-06  C   3  只获取两个 df 之间的确切日期，它不考虑最近日期的值。预期 df1：    0           1   20   2007-01-01  A   NaN1   2007-01-02  B   32   2007-01-03  C   NaN3   2007-01-04  B   34   2007-01-06  C   3获取 NaN，因为 df2 中该日期当天或之前不存在数据。对于索引行 1，它获取前一天之前的数据，而索引行 4，它恰好获取当天的数据。

Answer 1

使用检查您的输出 merge_asof

pd.merge_asof(df1,df2,on=0,by=1,allow_exact_matches=True)

Out[15]: 

           0  1    2

0 2007-01-01  A  NaN

1 2007-01-02  B  3.0

2 2007-01-03  C  NaN

3 2007-01-04  B  5.0 # here should be 5 since 5 ' date is more close. also df2 have two B 

4 2007-01-06  C  3.0