在多列上的pandas中,merge_asof是一种用于按照最近的时间戳将两个数据框合并的函数。它可以根据指定的列或索引进行合并,并根据最接近的时间戳将两个数据框的行对齐。 merge_asof函数的语法如下: 代码语言:txt 复制 pandas.merge_asof(left, right, on, left_on, right_on, left_index, right_index, direction...
merged = pd.merge_asof(df1, df2, on='time', direction='nearest', tolerance=pd.Timedelta('2 minutes')) print("\nMerged DataFrame:") print(merged) 详细解释 创建数据框:我们创建了两个数据框df1和df2,并且确保它们的时间列是按升序排序的。 使用pd.merge_asof:我们使用pd.merge_asof函数合并这两个...
2,3,6,7],'right_val':[1,2,3,6,7]})# view dataprint(left)print(right)# applying merge_asof on dataprint(pandas.merge_asof(left,right,on='a'))print(pandas.merge_asof(left,right,on='a',allow_exact_matches=False
Pandas函数提供了Merge函数可以轻松的帮助我们合并数据,而merge_ordered函数和merge_asof可以帮助我们进行更加定制化的合并工作,虽然这两个函数可能并不常见,但是它们的确在一些特殊的需求上非常的好用。
merge_asof 除了我们匹配最近的键而不是相等的键之外,其他的都类似于有序的left-join 。 对于左侧DataFrame中的每一行,我们选择右侧DataFrame中on键对应的值小于left的键对应的值的最后一行。 两个DataFrame必须按键排序。 trades = pd.DataFrame({ 'time': pd.to_datetime(['20160525 13:30:00.023', ...
pandas的merge_asof用法 `merge_asof`是Pandas中的一个函数,用于执行“近似外连接”(Asymmetric Outer Join)。其目的是基于“最近可用的匹配”将两个数据框(或系列)结合起来。当你要基于非精确匹配来连接两个数据框时,这个函数特别有用。 以下是`merge_asof`的基本用法: ```python _asof(left, right, on=None...
以及清楚merge的衍变，比如pd.merge_asof(接近匹配），pd.merge_ordered(合并已经排序好的df，提高效率）...
[950 1050]我正在尝试使用merge_asof()从这个答案中学到的东西,但由于超集/子集关系添加的复杂性,它不起作用,例如:# Create "before" conditiondf_before = pd.merge_asof( df2.rename(columns={col:f'before_{col}' for col in df2.columns}).sort_values('before_end'), df1.assign(before_end=...
开发者ID:Frank-qlu,项目名称:recruit,代码行数:18,代码来源:test_merge_asof.py 示例2: test_on_and_index ▲点赞 6▼ # 需要导入模块: import pandas [as 别名]# 或者: from pandas importmerge_asof[as 别名]deftest_on_and_index(self):# 'on' parameter and index together is prohibitedtrades ...
Python pandas.merge_asof()用法及代码示例 此方法用于执行asof合并。这类似于left-join,除了我们匹配最近的键而不是相等的键。两个DataFrame都必须按键排序。 用法:pandas.merge_asof(left, right, on=None, left_on=None, right_on=None, left_index=False, right_index=False, by=None, left_by=None, ...