Python 如何使用最新时间合并熊猫中的两个数据帧

位置=

  id  time    x    y    z
  T1  1000  100  100  120
  T1  2000   50   50  120
  T2  1200  100  200  120  

事件=

  id   time       event
  T1   1500     stopped    
  T2   1200  travelling

期望结果=

  id   time       event    x    y    z  
  T1   1500     stopped  100  100  120    
  T2   1200  travelling  100  200  120

如果时间相同，我可以在id列和时间列上进行合并，是否有一个优雅的解决方案来获取最近的时间？

您可以尝试使用此方法解决此问题
为此，您的两个df都需要按时间排序。

代码示例：

import pandas as pd
from io import StringIO

position_text = """
  id  time    x    y    z
  T1  1000  100  100  120
  T1  2000   50   50  120
  T2  1200  100  200  120
"""

event_text = """
  id   time       event
  T1   1500     stopped    
  T2   1200  travelling
"""

df_position = pd.read_csv(
    StringIO(position_text), 
    sep='\s+', header=0,
).sort_values(by=['time', 'id'])

df_event = pd.read_csv(
    StringIO(event_text), 
    sep='\s+', header=0
).sort_values(by=['time', 'id'])

df_result = pd.merge_asof(
    df_event, df_position, 
    on='time', by='id', 
    direction='backward',
)

df_result.sort_values(by='id')

这导致：

id  time    event       x   y   z
T1  1500    stopped     100 100 120
T2  1200    travelling  100 200 120

---

你能解释一下为什么

time=1500的[x，y，z]值是
[100100120]
？时间=1000比1200更接近1500吗？@serialazer因为id=T1，有多台机器正在生成事件和位置为什么选择T1 1500而不是T1 2000？@Sandervandeoord因为1000是最近发生的事件。与在SQL中执行类似操作相比，该方法工作非常完美，性能非常好，非常感谢这种合并方法