如何使用最近的时间到另一个数据框？

Question

对于这个项目，我有两个数据范围，一个称为 df1 ，另一个称为 df2 。这些数据范围的大小不是相同的（不要认为这很重要）。

他们每个人在第一列中都有 datetime 。我要做的是：

我想制作一个新的dataframe df3 ，其中包含 df2 的剩余数据，但仅用于第一列中的原始时间最接近 df1 。

以下是数据框的外观示例：

 print (df1)
 Output:
                 Date       Val
 0 2015-02-24 00:00:02  1.764052
 1 2015-02-24 00:01:15  0.400157
 2 2015-02-24 00:02:22  0.978738
 3 2015-02-24 00:03:39  2.240893
 4 2015-02-24 00:04:00  1.867558

 print (df2)
 Output:
                 Date       Val      Name  
 0 2015-02-24 00:00:00  -0.977278    John
 1 2015-02-24 00:01:00   0.950088    Robert
 2 2015-02-24 00:02:00  -0.103219    Sam
 3 2015-02-24 00:03:00   0.151357    Tim
 4 2015-02-24 00:04:00   0.410599    Hector 
 5 2015-02-24 00:05:00   0.673247    Melissa 

那么我想要检索的内容就是这样：

print (df2)
 Output:
                 Date       Val      Name  
 0 2015-02-24 00:00:00  -0.977278    John
 1 2015-02-24 00:01:00   0.950088    Robert
 2 2015-02-24 00:02:00  -0.103219    Sam
 3 2015-02-24 00:04:00   0.410599    Hector
 4 2015-02-24 00:04:00   0.410599    Hector 
 5 2015-02-24 00:05:00   0.673247    Melissa 

我已经搜索了一些搜索，发现这里有两个类似的帖子 example-1 example-2 ，但是区别在于他们只需要返回单个值或单个行。出于我的目的，我希望它可以“过滤”。

如果有人能提供任何见解，这将不胜感激，谢谢。

Answer 1

如果我正确理解，我相信这会给您您想要的东西。

df1['df2_idx'] = df1.Date.apply(lambda x: [(abs(df2['Date'] - x)).idxmin()][0])
df3 = df2.reindex(df1['df2_idx'], axis=0).reset_index().drop(['df2_idx'], axis=1)

第一行刚刚在 df2 中找到该行，该行与 df1 中的每一行最接近，并将索引作为列作为列以 df1 之类的列附加。

                 Date       Val  df2_idx
0 2015-02-24 00:00:02  1.764052        0
1 2015-02-24 00:01:15  0.400157        1
2 2015-02-24 00:02:22  0.978738        2
3 2015-02-24 00:03:39  2.240893        4
4 2015-02-24 00:04:00  1.867558        4

然后，第二行只需子集 df2 带有索引列。最终输出是

                 Date       Val    Name
0 2015-02-24 00:00:00 -0.977278    John
1 2015-02-24 00:01:00  0.950088  Robert
2 2015-02-24 00:02:00 -0.103219     Sam
3 2015-02-24 00:04:00  0.410599  Hector
4 2015-02-24 00:04:00  0.410599  Hector