Pandas-Python：基于时间（分钟）定位前瞻性变量

很抱歉标题不好，我不知道如何用一句话来最好地描述我的问题

我有一个带有索引的数据帧

df1

：

[2014-01-02 10:00:02.644000，…，2014-01-02 15:59:58.630000]
长度：26761，频率：无，时区：无

我的
df1
列
price
包含一些值，如
40
、
38
等

我的
df1
如下所示：

Timestamp                   price1                                                   
2014-01-02 10:00:02.120000  38
2014-01-02 10:00:03.213000  40
2014-01-02 10:00:06.648000  39 
2014-01-02 10:00:02.699320  50
...

我有另一个数据帧，
df2

Timestamp                   price2                                                   
2014-01-02 10:00:06.879000  39
2014-01-02 10:00:07.457200  41
2014-01-02 10:00:10.625450  35 
2014-01-02 10:00:12.674320  47
...

我的目标是在
df1
中创建另一个变量
price2
，它在
df1
中的每个时间戳后5分钟定位
price2
的值。例如，如果我们查看
df1
中的第一行，
price2
将等于
df2
中10:00:07.120000时
price2
的值。但是，在指定的时间，
df2
中没有价格
price2
。我将不得不推断。。。做这件事最好的方法是什么？
我得到了答案。这种方法帮助我根据时间找到最接近的匹配。我再也找不到更好的了