极客笔记Pandas pandas.merge: 匹配最近时间戳>=时间戳序列
在本文中，我们将介绍Pandas中的一个非常有用的函数—— pandas.merge。这个函数可以用来合并多个数据集，其中一个最常见的用法就是将一个时间序列数据和其他数据集按照时间戳进行合并。在这个过程中，我们可能遇到一个问题，就是如何匹配最近的时间戳而不是精确地匹配？
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数据预处理
首先，我们需要准备一些数据来演示这个问题。我们以一个包含每个产品每天销售量的数据集作为示例，并且将日期设为索引。我们可以使用以下代码来生成这个数据集：
import pandas as pd
import numpy as np
dates = pd.date_range('20220101', periods=50)
data = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 100, size=(50, 4)), index=dates, columns=list('ABCD'))
最终生成的数据集长这样：
A B C D
2022-01-01 23 55 26 51
2022-01-02 58 64 15 26
2022-01-03 38 80 39 30
2022-01-04 3 52 74 94
2022-01-05 83 19 72 12
... .. .. .. ..
2022-02-10 29 77 67 60
2022-02-11 68 14 27 73
2022-02-12 64 72 7 83
2022-02-13 97 57 37 4
2022-02-14 95 27 55 94
[50 rows x 4 columns]
此外，我们还需要一个含有一些重叠时间戳的 DataFrame。为了方便，我们可以使用 pd.date_range() 来生成两个时间序列，然后将它们合并到同一个 DataFrame 中，并以日期作为索引：
left = pd.DataFrame({'time': pd.date_range('20220101', periods=30, freq='12H'),
'value': np.random.randn(30)})
right = pd.DataFrame({'time': pd.date_range('20220101 08:01:00', periods=30, freq='12H'),
'value': np.random.randn(30)})
经过合并后，数据集如下：
time value_x value_y
0 2022-01-01 00:00:00 -0.545340 0.000972
1 2022-01-01 12:00:00 -0.391001 0.221736
2 2022-01-02 00:00:00 1.140747 0.243084
3 2022-01-02 12:00:00 1.408501 -0.781767
4 2022-01-03 00:00:00 0.052951 0.547243
现在，我们有了两个数据集，一个是包含每天销售量的数据集，另一个是包含随机数值和时间戳的数据集。接下来，我们需要将这两个数据集合并起来。
合并数据集
我们可以使用 pandas.merge() 函数来将两个数据集按照时间戳进行合并。默认情况下，这个函数会对时间戳进行精确匹配。但是，在有些情况下，我们可能更希望找到离指定的时间戳最近的那个时间戳。Pandas提供了一个叫做 .merge_asof() 的函数，它可以做到这一点。
在本例中，假设我们希望将第一个数据集和第二个数据集合并到一起，按照离每个时间戳最近的情况匹配。我们可以使用以下代码来实现：
merged_df = pd.merge_asof(left, right, on='time', direction='nearest')
这里的 on=’time’ 表示我们要按照时间戳进行合并，而方向参数 direction=’nearest’ 则表示我们要找到离指定时间戳最近的那个时间戳。注意，这里的时间戳必须是已经排序的。
最终，我们得到了一个合并后的数据集：
time value_x value_y
0 2022-01-01 00:00:00 -0.54534 0.000972
1 2022-01-01 12:00:00 -0.39100 0.221736
2 2022-01-02 00:00:00 1.14075 0.243084
3 2022-01-02 12:00:00 1.40850 -0.781767
4 2022-01-03 00:00:00 0.05295 0.547243
我们可以看到，这个数据集中的每个时间戳都是来自离它最近的那个时间戳。
总结
在本文中，我们介绍了 Pandas 中的 pandas.merge() 函数，尤其是 .merge_asof() 的用法。这个函数允许我们按照最近的时间戳来合并数据集，而不是精确匹配。这在处理时间序列数据时非常有用。在使用这个函数时，我们需要注意传入方向参数 direction=’nearest’，并且保证时间戳是已经排序的。