我正在使用Python。我有两个数据框df1和df2：
d1 = {'timestamp1': [88148 , 5617900, 5622548, 5645748, 6603950, 6666502], 'col01': [1, 2, 3, 4, 5, 6]}
df1 = pd.DataFrame(d1)
d2 = {'timestamp2': [5629500, 5643050, 6578800, 6583150, 6611350], 'col02': [7, 8, 9, 10, 11], 'col03': [0, 1, 0, 0, 1]}
df2 = pd.DataFrame(d2)
我想在df1中创建一个新列，其中df2的最小时间戳值大于当前df1时间戳，其中df2 ['col03']为零。这是我做到的方式：
df1['colnew'] = np.nan
TSs = df1['timestamp1']
for TS in TSs:
values = df2['timestamp2'][(df2['timestamp2'] > TS) & (df2['col03']==0)]
if not values.empty:
df1.loc[df1['timestamp1'] == TS, 'colnew'] = values.iloc[0]
它可以工作，但是我不希望使用for循环。有一个更好的方法吗？
pandas.merge_asof向前使用
pd.merge_asof(
df1, df2.loc[df2.col03 == 0, ['timestamp2']],
left_on='timestamp1', right_on='timestamp2', direction='forward'
).rename(columns=dict(timestamp2='colnew'))
col01 timestamp1 colnew
0 1 88148 5629500.0
1 2 5617900 5629500.0
2 3 5622548 5629500.0
3 4 5645748 6578800.0
4 5 6603950 NaN
5 6 6666502 NaN
本文收集自互联网，转载请注明来源。
如有侵权，请联系 [email protected] 删除。
我来说两句