根据最近的 DateTime 合并两个 Pandas DataFrame

有时候，在 Pandas 中，我们需要根据两个 DataFrame 中的 DateTime 列合并它们。但是又不能简单地使用 Pandas 中的 merge() 函数，因为我们需要根据最近的 DateTime 来匹配行，而不是严格的匹配。

下面是一种方法，可以帮助您根据最近的 DateTime 合并两个 Pandas DataFrame。

假设您有两个 DataFrame，一个是 df1，它具有 Date 和 Value 列，例如：

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({
    'Date': ['2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-03'], 
    'Value': [100, 200, 300]
})

另一个是 df2，它也具有 Date 和 Value 列，但是其日期范围比 df1 更广泛：

df2 = pd.DataFrame({
    'Date': ['2022-01-01', '2022-01-03', '2022-01-05'], 
    'Value': [400, 500, 600]
})

第一步：将 DateTime 转换为 Pandas DatetimeIndex

首先，我们需要将两个 DataFrame 的 Date 列转换为 Pandas 中的 DatetimeIndex：

df1_idx = pd.DatetimeIndex(df1['Date'])
df1.index = df1_idx
df1 = df1.drop('Date', axis=1)

df2_idx = pd.DatetimeIndex(df2['Date'])
df2.index = df2_idx
df2 = df2.drop('Date', axis=1)

这里，我们使用 pd.DatetimeIndex() 函数来创建一个新的 DatetimeIndex，然后将其设置为 DataFrame 的索引。最后，我们删除原始的 Date 列，因为我们不需要它了。

第二步：使用 resample() 和 bfill() 函数合并两个 DataFrame

接下来，我们使用 Pandas 的 resample() 方法，将 df2 的时间范围与 df1 相同的数据。resample() 方法将数据按照给定的频率进行重新抽样，这里我们只需要使用 "D"，表示天。

我们还需要使用 bfill() 方法，将 NaN 值向前填充，以根据最近的 DateTime 匹配数据。

# resample and bfill
df2_resampled = df2.resample('D').bfill()

# merge two DataFrames
result = pd.concat([df1, df2_resampled], axis=1)

完整代码片段

完整的代码如下所示：

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({
    'Date': ['2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-03'], 
    'Value': [100, 200, 300]
})

df2 = pd.DataFrame({
    'Date': ['2022-01-01', '2022-01-03', '2022-01-05'], 
    'Value': [400, 500, 600]
})

# convert Date column to DatetimeIndex
df1_idx = pd.DatetimeIndex(df1['Date'])
df1.index = df1_idx
df1 = df1.drop('Date', axis=1)

df2_idx = pd.DatetimeIndex(df2['Date'])
df2.index = df2_idx
df2 = df2.drop('Date', axis=1)

# resample and bfill
df2_resampled = df2.resample('D').bfill()

# merge two DataFrames
result = pd.concat([df1, df2_resampled], axis=1)

现在，您可以根据最近的 DateTime 合并两个 Pandas DataFrame。