Python 如何设置熊猫合并asof中的公差范围?

Python 如何设置熊猫合并asof中的公差范围?,python,pandas,merge,dask,timedelta,Python,Pandas,Merge,Dask,Timedelta,我正在尝试使用pandas merge_asof和tolerance level合并两个时间序列数据 给了我一个很好的演示如何使用公差,但我想知道我是否可以使用一个公差范围 >>> quotes time ticker bid ask 0 2016-05-25 13:30:00.023 GOOG 720.50 720.93 1 2016-05-25 13:30:00.023 MSFT 51.95 51

我正在尝试使用pandas merge_asof和tolerance level合并两个时间序列数据

给了我一个很好的演示如何使用公差,但我想知道我是否可以使用一个公差范围

>>> quotes
                     time ticker     bid     ask
0 2016-05-25 13:30:00.023   GOOG  720.50  720.93
1 2016-05-25 13:30:00.023   MSFT   51.95   51.96
2 2016-05-25 13:30:00.030   MSFT   51.97   51.98
3 2016-05-25 13:30:00.041   MSFT   51.99   52.00
4 2016-05-25 13:30:00.048   GOOG  720.50  720.93
5 2016-05-25 13:30:00.049   AAPL   97.99   98.01
6 2016-05-25 13:30:00.072   GOOG  720.50  720.88
7 2016-05-25 13:30:00.075   MSFT   52.01   52.03

>>> trades
                     time ticker   price  quantity
0 2016-05-25 13:30:00.023   MSFT   51.95        75
1 2016-05-25 13:30:00.038   MSFT   51.95       155
2 2016-05-25 13:30:00.048   GOOG  720.77       100
3 2016-05-25 13:30:00.048   GOOG  720.92       100
4 2016-05-25 13:30:00.048   AAPL   98.00       100


>>> pd.merge_asof(trades, quotes,
...                       on='time',
...                       by='ticker',
...                       tolerance=pd.Timedelta('10ms'),
...                       allow_exact_matches=False)
                     time ticker   price  quantity     bid     ask
0 2016-05-25 13:30:00.023   MSFT   51.95        75     NaN     NaN
1 2016-05-25 13:30:00.038   MSFT   51.95       155   51.97   51.98
2 2016-05-25 13:30:00.048   GOOG  720.77       100     NaN     NaN
3 2016-05-25 13:30:00.048   GOOG  720.92       100     NaN     NaN
4 2016-05-25 13:30:00.048   AAPL   98.00       100     NaN     NaN
只有当时间间隔严格小于“10ms”时,上述示例才会与
direction='backward'
合并

我想知道我是否可以将10分钟到20分钟的范围与
direction='forward'
一起使用,这样它就可以合并10分钟后发生但不到20分钟的最近的一次


编辑:我已经将示例数据添加到帖子中(来自熊猫文档)。在上面的例子中,假设我想将Timedelta级别合并到“5ms”和“10ms”之间。

我已经添加了示例数据。