Pandas - 如何在不同格式的日期时间列上合并数据框？答案

【问题标题】：Pandas - how to merge dataframes on datetime column of different format?Pandas - 如何在不同格式的日期时间列上合并数据框？
【发布时间】：2019-12-13 23:38:14
【问题描述】：

我有两个需要根据日期合并的数据框。第一个数据框如下所示：

             Time Stamp  HP_1H_mean  Coolant1_1H_mean  Extreme_1H_mean
0   2019-07-26 07:00:00  410.637966        414.607081              0.0   
1   2019-07-26 08:00:00  403.521735        424.787366              0.0   
2   2019-07-26 09:00:00  403.143925        425.739639              0.0   
3   2019-07-26 10:00:00  410.542895        426.210538              0.0
...
17  2019-07-27 00:00:00    0.000000          0.000000              0.0   
18  2019-07-27 01:00:00    0.000000          0.000000              0.0   
19  2019-07-27 02:00:00    0.000000          0.000000              0.0   
20  2019-07-27 03:00:00    0.000000          0.000000              0.0

第二个是这样的：

    Time Stamp  Qty Compl
0   2019-07-26  150
1   2019-07-27  20
2   2019-07-29  230
3   2019-07-30  230
4   2019-07-31  170

Time Stamp 两个列都是 datetime64[ns]。我想向左合并，并将日期向前填充到所有其他行中。我的问题是在合并时，来自第二个 df 的 Qty Compl 在每天的午夜应用，有些日子没有午夜时间戳，例如第一个数据帧中的第一天。

有没有办法合并和匹配包含同一天的每一行？所需的输出如下所示：

         Time Stamp  HP_1H_mean  Coolant1_1H_mean  Extreme_1H_mean    Qty Compl
0   2019-07-26 07:00:00  410.637966        414.607081              0.0      150   
1   2019-07-26 08:00:00  403.521735        424.787366              0.0      150
2   2019-07-26 09:00:00  403.143925        425.739639              0.0      150
3   2019-07-26 10:00:00  410.542895        426.210538              0.0      150
...
17  2019-07-27 00:00:00    0.000000          0.000000              0.0      20
18  2019-07-27 01:00:00    0.000000          0.000000              0.0      20
19  2019-07-27 02:00:00    0.000000          0.000000              0.0      20
20  2019-07-27 03:00:00    0.000000          0.000000              0.0      20

【问题讨论】：

标签： python pandas merge timestamp

【解决方案1】：

使用 merge_asof 并按日期时间对两个 DataFrame 进行排序：

#if necessary
df1['Time Stamp'] = pd.to_datetime(df1['Time Stamp'])
df2['Time Stamp'] = pd.to_datetime(df2['Time Stamp'])
df1 = df1.sort_values('Time Stamp')
df2 = df2.sort_values('Time Stamp')

df = pd.merge_asof(df1, df2, on='Time Stamp')
print (df)
           Time Stamp  HP_1H_mean  Coolant1_1H_mean  Extreme_1H_mean  \
0 2019-07-26 07:00:00  410.637966        414.607081              0.0   
1 2019-07-26 08:00:00  403.521735        424.787366              0.0   
2 2019-07-26 09:00:00  403.143925        425.739639              0.0   
3 2019-07-26 10:00:00  410.542895        426.210538              0.0   
4 2019-07-27 00:00:00    0.000000          0.000000              0.0   
5 2019-07-27 01:00:00    0.000000          0.000000              0.0   
6 2019-07-27 02:00:00    0.000000          0.000000              0.0   
7 2019-07-27 03:00:00    0.000000          0.000000              0.0   

   Qty Compl  
0        150  
1        150  
2        150  
3        150  
4         20  
5         20  
6         20  
7         20

【讨论】：

太棒了，我从未使用过merge_asof。它默认为左合并总是它看起来像？谢谢你的帮助，太完美了。时间到了会接受……你太快了；）
@55thSwiss - 是的，这类似于左连接，只是我们匹配最近的键而不是相等的键