Python 熊猫根据最相似的值合并数据报

我试图合并2个数据帧，但是，合并列中的值不完全相同

我正在使用命令

pd.merge（D\u数据，L\u数据，on=“R\u时间”）

然而，在D_数据中，我的R_时间列如下所示

4.316667、4.320834、4.325000

在我的L_数据列中，我的数据如下所示：

4.31000，4.32000，…

基本上，我要做的是获取第一个集合中的每个项目，并将其与第二个集合中最近的元素相匹配。我已经用Excel中的vlookup函数实现了这一点，但我不确定如何在Pandas Dataframe对象中获得相同的功能

给定数据：

D_数据：

4.316667

4.320834
4.325
4.329167
4.333334
4.3375
4.341667
4.345834
4.35
4.354167
4.358334

L_数据
4.316667
4.318667
4.320667
4.322667
4.324667
4.326667
4.328667
4.330667
4.332667
4.334667
4.336667

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我想在这些元素之间建立一个配对，即使它们在大多数情况下并不完全相同

首先在L_数据中使用R_数据中最接近的值（最小绝对差的索引）创建一列，然后合并：

import pandas as pd
D_data =pd.DataFrame({"R_Time":[4.316667,4.320834,4.325,4.329167,4.333334,4.3375,4.341667,4.345834,4.35,4.354167,4.358334]})
L_data =pd.DataFrame({"_R_Time":[4.316667,4.318667,4.320667,4.322667,4.324667,4.326667,4.328667,4.330667,4.332667,4.334667,4.336667]})

L_data["R_Time"]=L_data.apply(lambda x:D_data["R_Time"][abs(D_data["R_Time"]-x["_R_Time"]).idxmin()],axis=1)
pd.merge(D_data, L_data,on="R_Time")

结果:

      R_Time   _R_Time
0   4.316667  4.316667
1   4.316667  4.318667
2   4.320834  4.320667
3   4.320834  4.322667
4   4.325000  4.324667
5   4.325000  4.326667
6   4.329167  4.328667
7   4.329167  4.330667
8   4.333334  4.332667
9   4.333334  4.334667
10  4.337500  4.336667

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您可以使用：

您能给我们提供一些数据吗？输入和预期输出？我添加了一个示例。