如何内部合并两个具有容差值的数据框？

Question

我有两个数据框：

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 df1<-   A      C\n       7.629    1\n       5.227    2\n       5.472    3\n       5.386    4\n       5.445    5\n\n         A      B  \n df2<- 7.634   10.0\n       7.732   30.0\n       5.223   33.0\n       5.479   22.0\n       5.390   49.0\n       5.439   53.0\n

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我想对 A 列执行内部合并，容差值为 \xc2\xb10.01 以获得结果数据：

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df3<-       A       B      C \n          7.634   10.0     1\n          5.223   33.0     2\n          5.479   22.0     3\n          5.390   49.0     4 \n          5.439   53.0     5 \n

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这可以吗？

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（请注意，df3 的 A 列具有从 df2 复制的值）

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Answer 1

merge_asof似乎解决了你的问题（推荐第二种方法，我是从零学来的~）

pd.merge_asof(df2.sort_values('A'), df1.sort_values('A'), direction='nearest',on='A').sort_values('C').drop_duplicates('C')
Out[415]: 
       A  C     B
0  5.227  2  33.0
1  5.386  4  49.0
2  5.445  5  53.0
3  5.472  3  22.0
4  7.629  1  10.0

或者使用IntervalIndex

df2.index = pd.IntervalIndex.from_arrays(df2['A']-0.01,df2['A']+0.01,closed='both')
df1['B']=df2.loc[df1.A].B.values
df1['A']=df2.loc[df1.A].A.values
df1
Out[450]: 
                    A  C     B
[7.619, 7.639]  7.634  1  10.0
[5.217, 5.237]  5.223  2  33.0
[5.462, 5.482]  5.479  3  22.0
[5.376, 5.396]  5.390  4  49.0
[5.435, 5.455]  5.439  5  53.0