Как определить ближайшую дату в группе к другой дате, не переходя между двумя кадрами данных Pandas?
У меня есть две таблицы, к которым мне нужно присоединиться, используя комбинированный ключ id + date.
Таблица А
Таблица Б
Но, как видите, даты не совпадают. Чтобы узнать, какая дата является правильной, мне нужно выяснить, какой из DateA ближе всего к DateB (с тем же идентификатором), не переходя (правила цены и права). Например, первая строка в таблице A будет соответствовать первой строке в таблице B, потому что идентификаторы совпадают, а значение DataA ближе всего к этой дате B, не переходя ее.
Я работаю над функцией .apply() для таблицы A, сгруппированной по идентификатору. Но единственный способ сделать это, похоже, — это два поиска .loc и вложенный цикл для поиска результатов. Есть ли встроенные методы, которые я упустил, которые могли бы сделать это более эффективным?
Ответы 1
Вы можете попробовать merge_asof с direction=nearest:
pd.merge_asof(df1.sort_values('DateA'), df2.sort_values('DateB'),
left_on='DateA', right_on='DateB', by='ID', direction='nearest')\
.sort_values('ID')
ID DateA DateB
2 123 2020-11-19 15:54:09.434 2020-11-20 00:02:14.324400
3 123 2020-11-19 17:54:42.253 2020-11-20 00:02:14.324400
0 456 2020-11-18 15:54:11.816 2020-11-18 16:13:55.928000
1 456 2020-11-18 16:32:24.653 2020-11-18 16:13:55.928000
Будет ли ближайший риск получить совпадения, которые больше, чем? Интересно, нужно ли мне двигаться вперед или назад?
@LiamHanninen Правильно, использование nearest соответствует клавишам on с минимальным absolute расстоянием.
Спасибо @Shubham Шарма. Я использовал «назад», и я думаю, что это будет работать для моих нужд.
Вау - похоже, это именно то, что мне нужно. Я попробую это прямо сейчас.