从 .csv 中获取最接近另一个数据帧中的值的值

甘道夫_3.1

我有 2 个使用 Pandas 创建并存储为 .csv 的数据帧。两个数据帧的每一行都有带有日期和时间的列,但时间戳不一定相同。因此,我想创建一个组合的 Pandas 数据框,以便在 CLOSEST 时间的基础上连接 2 个。

这是我的第一个数据框。这是我的第二个数据框。我想为每个文件名获取 kp 和 f107 值,这些值在日期和时间上最接近第一个数据帧中每一行的 Avg_time 列。我该怎么做呢?是否有与 method='nearest' 类型的合并方法来对熊猫执行此操作?

斯科特·波士顿

您可以pd.merge_asof在 Pandas 0.20.2 中使用direction='nearest'

pd.merge_asof(df1.sort_values(by='file_date'),df2.sort_values(by='AST'), left_on='file_date', right_on='AST', direction='nearest')

输出:

    Filename  file_date Avg_time                 AST   f107   kp
0  Na1998319 1998-11-16     2:14 1998-11-15 23:00:00  121.8  2.3
1  Na1998320 1998-11-17     2:01 1998-11-16 23:00:00  118.0  2.3
2  Na1998321 1998-11-18     0:38 1998-11-17 23:00:00  112.2  2.3
3  Na1998322 1998-11-18    20:51 1998-11-17 23:00:00  112.2  2.3
4  Na1999020 1999-01-20    22:53 1999-01-19 23:00:00  231.3  0.7

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