Python 合并具有多列和公差的数据帧

我有两个数据帧，我想合并使用2列作为键，并创建另一个合并的数据帧。 这里，Column1是String，Columns2是float数据类型。 我想在第2列上加上.01的公差，这样来自dataframe1的（John，1.12）和来自dataframe2的（John，1.13）应该在同一行中。 我怎样才能做到这一点

例如： 2个数据帧：

df1 = pd.DataFrame({"Name":["John","Millon"], "MarketVal":[1.12,2.11], "Left_Product":["Sugar","Salt"]})
df2 = pd.DataFrame({"Name":["John","Rex"], "MarketVal":[1.13,3.11], "right_Product":["Sugar","Salt"]})

如果我这样做：

dfMerge = pd.merge(df1,df2,on=["Name","MarketVal"], how= "outer")

然后，这将为“John”创建两个单独的行，因为MarketVal在两个数据帧中是不同的。但我想在这个问题上保持0.01的公差，以便它们位于同一行

    Actual :->
     Name  MarketVal Left_Product right_Product
0    John       1.12        Sugar           NaN
1  Millon       2.11         Salt           NaN
2    John       1.13          NaN         Sugar
3     Rex       3.11          NaN          Salt

Expected :->

     Name  MarketVal Left_Product right_Product
0    John       1.12        Sugar           Sugar
1  Millon       2.11         Salt           NaN
2     Rex       3.11          NaN          Salt

---

仅在
'Name'
上合并

，然后使用掩码仅保留在所需公差范围内的行。由于外部联接，如果任何“MarketVal”为null，我们也会保留一行。如果来自外部合并中的正确数据帧，我们还需要更新

'MarketVal'

tol = 0.01
m = df1.merge(df2, on='Name', how='outer', suffixes=['', '_r'])
m = m[(m['MarketVal'] - m['MarketVal_r']).abs().le(tol)
      | m[['MarketVal', 'MarketVal_r']].isnull().any(1)]

#     Name  MarketVal Left_Product  MarketVal_r right_Product
#0    John       1.12        Sugar         1.13         Sugar
#1  Millon       2.11         Salt          NaN           NaN
#2     Rex        NaN          NaN         3.11          Sal

m['MarketVal'] = m['MarketVal'].fillna(m['MarketVal_r'])
m = m.drop(columns='MarketVal_r')

#     Name  MarketVal Left_Product right_Product
#0    John       1.12        Sugar         Sugar
#1  Millon       2.11         Salt           NaN
#2     Rex       3.11          NaN          Salt

---

对于在

df2

中匹配的多行，这将保留所有组合。在这里，我为John添加了另一行，其中的“Coffee”应该与df1中的第一行匹配，而另一行不应该与任何内容匹配

df1 = pd.DataFrame({'Name': ['John', 'Millon'], 
                    'MarketVal': [1.12, 2.11], 'Left_Product':['Sugar', 'Salt']})
df2 = pd.DataFrame({'Name': ['John', 'Rex', 'John', 'John'], 
                    'MarketVal': [1.13, 3.11, 1.125, 17], 
                    'right_Product': ['Sugar', 'Salt', 'coffee', 'bad_item']})

#... the above code
print(m)

     Name  MarketVal Left_Product right_Product
0    John       1.12        Sugar         Sugar
1    John       1.12        Sugar        Coffee
3  Millon       2.11         Salt           NaN
4     Rex       3.11          NaN          Salt

---

那么，如果有多个左或右产品在同一名称MarketVal的收费范围内，会发生什么呢。例如，DF2中的另一个John 1.13看看，如果多行在公差范围内，它应该创建另一行。也就是说，如果df2中的3行在df1的公差范围内，则应为每个组合创建3行。此外，merge asof不处理多个列。谢谢帮助。我将检查真实数据，并将更新。