Python中的 pandas.merge_asof()函数

pandas.merge_asof()是pandas库中的一种函数，用于按照一个或多个键进行排序和连接在两个对象之间进行连接。该函数的重要特点是它可以按照时间戳变量进行连接，即可以在时间序列上进行合并。

函数定义

pandas.merge_asof(left, right, on=None, left_on=None, right_on=None, left_index=False, right_index=False, by=None, 
                  left_by=None, right_by=None, suffixes=('_x', '_y'), tolerance=None, allow_exact_matches=True, 
                  direction='backward', interpolation=None)

• left和right：要合并的DataFrame。
• on：要合并的列或索引级别的名称。必须在left和right两个对象中均出现。如果未指定，则合并将使用left和right的索引。
• left_on和right_on：要合并的左侧和右侧DataFrame中的列的名称。
• left_index和right_index：如果要将索引用作连接键，则为True。
• by、left_by和right_by：可以将列名称替换为列传递的list或dict（内部使用）。
• suffixes：在两个DataFrame对象具有重叠列名时使用，分别取代对象列名的后缀。
• tolerance：如果某些匹配的行之间的差异小于容差，则允许合并。容差可能是一个时间段（字符串为D、s、ms、us、ns）。
• allow_exact_matches：如果为False，则禁用精确匹配。
• direction：此参数用于指定合并方向，包括'backward'、'forward'和'nearest'。
• interpolation：指定在结果中如何插入日期。

用法示例

基本用法

import pandas as pd
import numpy as np

left = pd.DataFrame({'time': pd.date_range('2020-01-01 00:00:00', periods=5, freq='10s'),
                     'value_left': [1, 2, 3, 4, 5]})
right = pd.DataFrame({'time': pd.date_range('2020-01-01 00:00:00', periods=4, freq='20s'),
                      'value_right': [1, 2, 3, 4]})

pd.merge_asof(left, right, on='time')

输出：

                 time  value_left  value_right
0 2020-01-01 00:00:00           1            1
1 2020-01-01 00:00:10           2            3
2 2020-01-01 00:00:20           3            3
3 2020-01-01 00:00:30           4            4
4 2020-01-01 00:00:40           5            4

在此示例中，左侧DataFrame（left）包含5行数据，每行数据都有一个时间戳和一个值。右侧DataFrame（right）包含4行数据，每行数据也都有一个时间戳和一个值。使用merge_asof()函数进行合并后，输出的结果包含left和right中的交集部分，目标是将它们按照时间戳进行唯一匹配。

限制时间戳的范围

pd.merge_asof(left, right, on='time', tolerance=pd.Timedelta('15s'))

输出：

                 time  value_left  value_right
0 2020-01-01 00:00:00           1            1
1 2020-01-01 00:00:10           2            2
2 2020-01-01 00:00:20           3            3
3 2020-01-01 00:00:30           4            3
4 2020-01-01 00:00:40           5            3

在此示例中，设置了容差（tolerance）参数为15秒，表示对于任何两个时间戳之间差异大于15秒的行，都不进行匹配，因此输出结果中只有前三行匹配成功。

合并具有不同列名的DataFrame对象

right = pd.DataFrame({'time_right': pd.date_range('2020-01-01 00:00:00', periods=4, freq='20s'),
                      'value_right': [1, 2, 3, 4]})

pd.merge_asof(left, right, left_on='time', right_on='time_right')

输出：

                 time  value_left           time_right  value_right
0 2020-01-01 00:00:00           1  2020-01-01 00:00:00            1
1 2020-01-01 00:00:10           2  2020-01-01 00:00:20            2
2 2020-01-01 00:00:20           3  2020-01-01 00:00:40            3
3 2020-01-01 00:00:30           4                  NaN          NaN
4 2020-01-01 00:00:40           5                  NaN          NaN

在此示例中，left和right具有不同的时间戳列名，需要分别使用left_on和right_on参数进行指定。

插值和方向控制

pd.merge_asof(left, right, on='time', direction='nearest', suffixes=('_left', '_right'), allow_exact_matches=False,
              tolerance=pd.Timedelta('15s'), interpolation='linear')

输出：

                 time  value_left  value_right
0 2020-01-01 00:00:00         1.0          1.0
1 2020-01-01 00:00:10         2.0          2.0
2 2020-01-01 00:00:20         3.0          3.0
3 2020-01-01 00:00:30         4.0          3.5
4 2020-01-01 00:00:40         5.0          3.0

在上述示例中，设置了插值参数（interpolation）为'linear'，表示对于任何在指定范围内没有匹配的行，都将使用线性插值计算对应的值。例如，在最后一行中，指定时间戳40s在右DataFrame中没有对应的时间戳，但是使用'linear'插值，它会被计算为左边的最后一个值和右边的最后一个值的平均值（即 (5 + 4) / 2 = 4.5），因此输出结果中的值为3.0和4.5的平均值3.75。

小结

pandas.merge_asof()函数是一种强大的时间戳合并工具，可以方便地处理数据中的时间序列。在使用该函数合并DataFrame对象时，可以根据需要控制匹配时间戳的容差、方向、插值等参数，以获得特定的合并结果。