Python 从两个系列中获取最接近给定时间戳的日期

我有一系列时间戳，称为

日期

，看起来是这样的：

1   2021-04-21 09:34:00+00:00
2   2021-04-21 10:30:02+00:00
3   2021-04-21 15:54:00+00:00
4   2021-04-22 18:33:57+00:00
5   2021-04-23 18:48:04+00:00

我试图从另一个名为

PublishTime

的系列中找到最近的日期，该系列包含6天时间段的分钟数据，涵盖了一些时间戳。日期必须在时间戳之后，不能在时间戳之前。例如：

0   2021-04-21 09:30:00
1   2021-04-21 09:31:00
2   2021-04-21 09:32:00
3   2021-04-21 09:33:00
4   2021-04-21 09:34:00

有没有简单的方法可以快速找到最近的日期？我查看了

datetime

模块，但找不到答案

编辑

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我错误地说日期列包含了所有的时间戳。在我试图将其与之匹配的第二个系列中，没有周末和非营业时间的分钟数据，因此我希望在时间戳之后找到最近的日期，而不是之前。

谢谢@Quang Hoang，merge\u asof worked。因为它对我来说也是新的，所以我尝试了一下，结果如下

首先从问题中获取df，并重新格式化类型以匹配“PublishTime”系列中的类型

获取发布时间序列中的df

df = pd.DataFrame({'dates': ["2021-04-21 09:34:00+00:00", "2021-04-21 10:30:02+00:00", "2021-04-21 15:54:00+00:00", "2021-04-22 18:33:57+00:00", "2021-04-23 18:48:04+00:00"]})
df['dates'] = pd.to_datetime(df['dates'])
df['dates'] = df['dates'].dt.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
df['dates'] = pd.to_datetime(df['dates'])
df

dates
0   2021-04-21 09:34:00
1   2021-04-21 10:30:02
2   2021-04-21 15:54:00
3   2021-04-22 18:33:57
4   2021-04-23 18:48:04

df2 = pd.DataFrame({'PublishTime': ["2021-04-21 09:33:00", "2021-04-21 09:34:00", "2021-04-21 09:35:00", "2021-04-21 10:31:00", "2021-04-21 15:56:00", "2021-04-25 15:56:00", "2021-04-26 15:56:00"]})
df2['PublishTime'] = pd.to_datetime(df2['PublishTime'])
df2

PublishTime
0   2021-04-21 09:33:00
1   2021-04-21 09:34:00
2   2021-04-21 09:35:00
3   2021-04-21 10:31:00
4   2021-04-21 15:56:00
5   2021-04-25 15:56:00
6   2021-04-26 15:56:00

最后，合并asof并使用

向前

作为方向

pd.merge_asof(df, df2, left_on='dates', right_on='PublishTime', direction='forward')

     dates                  PublishTime
0   2021-04-21 09:34:00 2021-04-21 09:34:00
1   2021-04-21 10:30:02 2021-04-21 10:31:00
2   2021-04-21 15:54:00 2021-04-21 15:56:00
3   2021-04-22 18:33:57 2021-04-25 15:56:00
4   2021-04-23 18:48:04 2021-04-25 15:56:00

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如您所见，在PublishTime系列中，我没有添加4月22日至24日的数据，以显示某些数据可能丢失（如周末），然后在25日进行下一个最近的数据。

如果另一个系列每分钟都有行，那么这是否意味着您要使用将日期向上/向下舍入到最近的一分钟？不需要新的序列，要做到这一点，你可以点击这个链接，你可以使用get_loc和方法'nearest'选项尝试搜索

merge\u asof

@ShubhamPeriwal我已经做了一些编辑，我很抱歉。我似乎收到了这个错误：pandas.errors.MergeError:不兼容的合并键[0]datetime64[ns，UTC]和dtype（'注意我如何在我的代码的第一部分更改了

df

dates格式您会得到这个错误，因为df是UTC，但发布时间不是。所以我转换了df格式