Pandas合并两个数据框，并在日期之间加入日期

Question

有很有趣的案例。

有df_1和time列基于低粒度数据（2s），如下所示：

2018-08-31 22:59:47.980000+00:00    41.77   
2018-08-31 22:59:49.979000+00:00    42.76   
2018-08-31 22:59:51.979000+00:00    40.86   
2018-08-31 22:59:53.979000+00:00    41.83   
2018-08-31 22:59:55.979000+00:00    41.73   
2018-08-31 22:59:57.979000+00:00    42.71

此外，还有df_2，其中包含此数据和time列的标签，以小时为基础：

2018-08-31 22:00:00 0.0
2018-08-31 23:00:00 1.0
2018-09-01 00:00:00 0.0
2018-09-01 01:00:00 1.0
2018-09-01 02:00:00 0.0

我想将df_1与df_2合并，从df_1开始的时间将介于df_2的两个连续时间行之间（给出标签的时间在一小时之内）。如果我在df_2有两个时间列（如startTime和endTime），我会使用pandasql及其机会：

import pandasql 

sqlcode = '''
select *
from df_1
inner join df_2 on df_1.time >= df_2.startTime and df_1.time <= df_2.endTime
'''

newdf = ps.sqldf(sqlcode,locals())

但在这种情况下，我只有一列。有没有办法在熊猫中解决这个问题？

Answer 1

这是pd.merge_asofproblem，我在df2中创建日期的keydat对偶，以显示我们从df2合并的日期

#df1.Date=pd.to_datetime(df1.Date)
#df2.Date=pd.to_datetime(df2.Date)
yourdf=pd.merge_asof(df1,df2.assign(keydate=df2.Date),on='Date',direction='forward')
yourdf
                     Date         ...                     keydate
0 2018-08-31 22:59:47.980         ...         2018-08-31 23:00:00
1 2018-08-31 22:59:49.979         ...         2018-08-31 23:00:00
2 2018-08-31 22:59:51.979         ...         2018-08-31 23:00:00
3 2018-08-31 22:59:53.979         ...         2018-08-31 23:00:00
4 2018-08-31 22:59:55.979         ...         2018-08-31 23:00:00
5 2018-08-31 22:59:57.979         ...         2018-08-31 23:00:00
[6 rows x 4 columns]

Answer 2

我使用解决方法解决了问题，将时间分成date和hour列。也许不是太花哨，但它解决了这笔交易并非常简单：

import pandasql as ps

df_1['date'] = [d.date() for d in df_1['time']]
df_1['time'] = df_1['time'].dt.round('H').dt.hour

df_2['date'] = [d.date() for d in df_2['time']]
df_2['time'] = df_2['time'].dt.round('H').dt.hour

sqlcode = '''
select *
from df_1
inner join df_2 on df_1.time=df_2.time and df_1.date=df_2.date
'''

newdf = ps.sqldf(sqlcode,locals())