Python 使用pandas连接软键和硬键混合的复合键

我正在寻找一种方法来做熊猫部分软连接，这意味着我有复合连接键

["soft_key", "hard_key_1", "hard_key_2"]

软键应该在某个范围内连接，而不是精确匹配。 在

pandas.merge\u asof

中，它被称为

公差

。例如，如果键为10，公差为2，则会发生以下连接：

表1

soft_key | hard_key_1 | hard_key_2 | val_1
10       | 2          | 5          | "Jo"
20       | 1          | 1          | "Lu"

表2

soft_key | hard_key_1 | hard_key_2 | val_2 
12       | 2          | 5          | "Mary"
10       | 3          | 5          | "Helen"
25       | 1          | 1          | "Nancy"

加入

*我并没有包括键加入为简短

好像是熊猫。merge_asof会在软键上加入，但如何在软键和硬键的组合上加入

有可能以某种方式结合起来吗

table1.merge(table2, how="left", on=[hard_key_1, hard_key2])

及

完成任务

---

谢谢

这里有一个从

merge\u asof

pd.merge_asof(df2.sort_values('soft_key'),df1.sort_values('soft_key'),by=['hard_key_1','hard_key_2'],on='soft_key',tolerance=2).dropna()
   soft_key  hard_key_1  hard_key_2   val_2 val_1
1        12           2           5  "Mary"  "Jo"

---

这里有一种来自

merge\u asof

pd.merge_asof(df2.sort_values('soft_key'),df1.sort_values('soft_key'),by=['hard_key_1','hard_key_2'],on='soft_key',tolerance=2).dropna()
   soft_key  hard_key_1  hard_key_2   val_2 val_1
1        12           2           5  "Mary"  "Jo"

---

谢谢，你能详细说明一下这段代码中发生了什么吗？我猜需要排序来加速连接？@YohanRoth排序是merge_asof必须的，你也可以检查我测试的链接，看起来公差只考虑在负方向上，就像它最多是左键一样，但公差量可以小于左键。是否可以将公差设置为+/-而不是-@YohanRoth添加

方向class='nearest'

，因为默认值为backward谢谢，您能详细说明这段代码中发生了什么吗？我猜需要排序来加速连接？@YohanRoth排序是merge_asof必须的，你也可以检查我测试的链接，看起来公差只考虑在负方向上，就像它最多是左键一样，但公差量可以小于左键。是否可以将公差设置为+/-而不是-@YohanRoth添加

direction='nearest'

，因为默认值为backward

pd.merge_asof(df2.sort_values('soft_key'),df1.sort_values('soft_key'),by=['hard_key_1','hard_key_2'],on='soft_key',tolerance=2).dropna()
   soft_key  hard_key_1  hard_key_2   val_2 val_1
1        12           2           5  "Mary"  "Jo"