Python 2.7 在最近的过去日期合并2个数据帧

我有两个数据帧，列0表示“日期”

次要日期比主要日期多，而且它们不同（尽管时间接近）

我希望合并两个数据帧，将主日期作为参考，并根据主日期之前的直接日期选择要合并的辅助日期（行）

main = pd.DataFrame({'Date':pd.to_datetime(
      ['2013-07-23', '2013-10-28', '2014-01-27', '2014-04-23',
       '2014-07-22', '2014-10-20', '2015-01-27', '2015-04-27',
       '2015-07-21', '2015-10-27', '2016-01-26', '2016-04-26', '2016-07-26'] ) })

         Date
0  2013-07-23
1  2013-10-28
2  2014-01-27
3  2014-04-23
4  2014-07-22
5  2014-10-20
6  2015-01-27
7  2015-04-27
8  2015-07-21
9  2015-10-27
10 2016-01-26
11 2016-04-26
12 2016-07-26

及

日期应与此逻辑合并，尽管只保留Date Main和两个数据帧的其余列：

（按时间倒序排列）

我发现的解决方案与合并两个最接近的日期有关，但在这种情况下，最接近的日期可能意味着主日期之后的第二个日期违反了“过去”条件

这个看起来很相似，但我不知道如何将它应用到我的案例中

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下面是一个使用

merge\u asof

的尝试：

df = pd.merge_asof( main.set_index('Date').sort_index(),
                    sec.set_index('Date',drop=False).sort_index(),
                    left_index=True, 
                    right_index=True,
                    direction='backward')  # backward is the default, so you
                                           # can leave this out if you prefer

df.rename(columns={'Date':'Date_sec'})\
  .sort_index(ascending=False).reset_index()

语法说明：

drop=False

是确保保留辅助数据帧的日期所必需的。如果没有它，合并的数据帧将只包含来自主数据帧的日期

结果:

         Date   Date_sec
0  2016-07-26 2016-07-01
1  2016-04-26 2016-04-01
2  2016-01-26 2016-01-01
3  2015-10-27 2015-10-01
4  2015-07-21 2015-07-01
5  2015-04-27 2015-04-01
6  2015-01-27 2015-01-01
7  2014-10-20 2014-10-01
8  2014-07-22 2014-07-01
9  2014-04-23 2014-04-01
10 2014-01-27 2014-01-01
11 2013-10-28 2013-10-01
12 2013-07-23 2013-07-01

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pd.merge\u asof（）

谢谢@djk47463！我看到有一个参数tolerance=pd.Timedelta（），但如果我理解正确，它会找到最近的值（可能是将来的值）。如何将其设置为过去？它仅适用于过去最近的匹配，请查看

allow\u exact\u matches

parameter@djk47463从0.20开始，可以将方向设置为向后（默认）、向前或最近。当然，这个问题无关紧要，因为OP想要向后看，我非常感谢你，出于某种原因，我得到了TypeError:merge_asof（）得到了一个意外的关键字参数'direction'@Diego你可能有一个旧版本的pandas。我相信

direction

是在0.20.0中添加的，但是

backward

是默认值，所以您可以不使用它。我只是为了清楚起见才在这里添加它，因为有时即使在不必要的时候，也最好使用关键字参数来明确说明。你是对的！熊猫升级。现在我得到了TypeError：“NoneType”对象不能在右侧调用。\u index=True。已经研究过了，但找不到任何线索…@Diego我不确定，但可能是数据问题。我编辑了您的问题，以包含创建两个数据帧的代码。看看这是否对您有效，然后：（1）检查您的实际数据是否具有“Date”的datetime数据类型，（2）检查缺少的值NaN或NaT（不是时间）。您的消息似乎表明某个地方缺少一个值，这是我在没有数据的情况下所能猜到的。谢谢您的版本！我执行了dropna和pd.notnull检查，甚至是np.inf，但仍然得到相同的错误。我将继续检查。。。

df = pd.merge_asof( main.set_index('Date').sort_index(),
                    sec.set_index('Date',drop=False).sort_index(),
                    left_index=True, 
                    right_index=True,
                    direction='backward')  # backward is the default, so you
                                           # can leave this out if you prefer

df.rename(columns={'Date':'Date_sec'})\
  .sort_index(ascending=False).reset_index()

         Date   Date_sec
0  2016-07-26 2016-07-01
1  2016-04-26 2016-04-01
2  2016-01-26 2016-01-01
3  2015-10-27 2015-10-01
4  2015-07-21 2015-07-01
5  2015-04-27 2015-04-01
6  2015-01-27 2015-01-01
7  2014-10-20 2014-10-01
8  2014-07-22 2014-07-01
9  2014-04-23 2014-04-01
10 2014-01-27 2014-01-01
11 2013-10-28 2013-10-01
12 2013-07-23 2013-07-01