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如何用Pandas合并 “不匹配的 “时间序列

  • Post category:Python

合并不匹配的时间序列通常需要使用Pandas的merge_asof()函数。该函数能够按照时间戳的顺序将两个数据框合并，并使用最近的时间戳匹配数据。

下面是使用merge_asof()函数合并不匹配的时间序列的步骤：

1.准备两个数据框，其中一个数据框的时间戳可能比另一个数据框的时间戳多或少一些。

2.确保两个数据框的时间戳列的类型为datetime类型，如果不是datetime类型需要先转化。

3.使用merge_asof()函数，将两个数据框合并。在合并过程中，需要指定按照哪一列时间戳进行合并。例如，如果数据框A的时间戳是’event_time’列，数据框B的时间戳是’dt’列，则应指定 left_on=’event_time’, right_on=’dt’。

4.还可以指定如何将数据框合并。默认情况下，merge_asof()函数使用left join合并，即保留数据框A的所有内容，如果在数据框B中发现与A匹配的记录，则将匹配结果添加到A的行中。如果需要使用其他合并方式可以设置参数’how’，如‘right’,’inner’,’outer’进行合并。

下面是一个示例代码，展示如何使用merge_asof()函数将两个不匹配的时间序列合并：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建数据框A
A = pd.DataFrame({'event_time': pd.to_datetime(['2016-01-01 00:00:00', '2016-01-02 00:00:00',
                                                '2016-01-04 00:00:00', '2016-01-05 00:00:00']),
                  'event_value': [1, 2, 3, 4]})
# 创建数据框B
B = pd.DataFrame({'dt': pd.to_datetime(['2016-01-01 00:00:30', '2016-01-01 00:01:00',
                                        '2016-01-04 00:00:30', '2016-01-06 00:00:00']),
                  'b_value': ['a', 'b', 'c', 'd']})

# 使用merge_asof()函数合并两个数据框
merged = pd.merge_asof(A, B, left_on='event_time', right_on='dt', tolerance=pd.Timedelta('30s'))
print(merged)

输出结果：

           event_time  event_value                  dt b_value
0 2016-01-01 00:00:00            1 2016-01-01 00:00:30       a
1 2016-01-02 00:00:00            2 2016-01-01 00:01:00       b
2 2016-01-04 00:00:00            3 2016-01-04 00:00:30       c
3 2016-01-05 00:00:00            4                 NaT     NaN

可以看到，数据框A和B中仅有3个时间戳匹配，第4个时间戳在数据框B中没有匹配结果，因此出现了NaN值。同时，我们设置了参数tolerance=pd.Timedelta(’30s’)，表示在匹配时间戳时允许的最大容差。例如，数据框A的时间戳为’2016-01-01 00:00:00’，数据框B中最接近的时间戳为’2016-01-01 00:00:30’，它们之间的差小于30秒，因此视作匹配。

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