在最近的日期时间/时间戳上合并数据帧
问题内容：
我有两个数据帧，如下所示：
A = pd.DataFrame({"ID":["A", "A", "C" ,"B", "B"], "date":["06/22/2014","07/02/2014","01/01/2015","01/01/1991","08/02/1999"]})
B = pd.DataFrame({"ID":["A", "A", "C" ,"B", "B"], "date":["02/15/2015","06/30/2014","07/02/1999","10/05/1990","06/24/2014"], "value": ["3","5","1","7","8"] })
如下图所示：
>>> A
ID date
0 A 2014-06-22
1 A 2014-07-02
2 C 2015-01-01
3 B 1991-01-01
4 B 1999-08-02
>>> B
ID date value
0 A 2015-02-15 3
1 A 2014-06-30 5
2 C 1999-07-02 1
3 B 1990-10-05 7
4 B 2014-06-24 8
我想使用最近的日期将A与B的值合并。在此示例中，没有日期匹配，但是某些日期可能匹配。
输出应该是这样的：
>>> C
ID date value
0 A 06/22/2014 8
1 A 07/02/2014 5
2 C 01/01/2015 3
3 B 01/01/1991 7
4 B 08/02/1999 1
在我看来，熊猫中应该有一个本机功能可以实现这一功能。
注意：由于这里已经询问了类似的问题 pandas.merge：匹配最近的时间戳>
=时间戳序列
问题答案：
您可以使用reindexwithmethod='nearest'然后merge：
A['date'] = pd.to_datetime(A.date)
B['date'] = pd.to_datetime(B.date)
A.sort_values('date', inplace=True)
B.sort_values('date', inplace=True)
B1 = B.set_index('date').reindex(A.set_index('date').index, method='nearest').reset_index()
print (B1)
print (pd.merge(A,B1, on='date'))
ID_x date ID_y value
0 B 1991-01-01 B 7
1 B 1999-08-02 C 1
2 A 2014-06-22 B 8
3 A 2014-07-02 A 5
4 C 2015-01-01 A 3
您还可以添加参数suffixes：
print (pd.merge(A,B1, on='date', suffixes=('_', '')))
ID_ date ID value
0 B 1991-01-01 B 7
1 B 1999-08-02 C 1
2 A 2014-06-22 B 8
3 A 2014-07-02 A 5
4 C 2015-01-01 A 3
