基于另一个 DataFrame 的 DataFrame 的新列

【问题标题】：New column for DataFrame based on another DataFrame基于另一个 DataFrame 的 DataFrame 的新列
【发布时间】：2018-07-23 09:02:35
【问题描述】：

我想将“文本”列与 B 值最接近

a = np.array(range(10, 35, 5))
b = np.array(range(0, 30, 5)) + 2
b_text = [random.choice(string.ascii_letters) for i in range(len(b))]
df1 = pd.DataFrame(a, columns=['A'])
df2 = pd.DataFrame(list(zip(b, b_text)), columns=['B', 'text'])

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe

【解决方案1】：

我认为需要merge_asof:

#if problem with different dtypes
#df1['A'] = df1['A'].astype(np.int64)
#df2['B'] = df2['B'].astype(np.int64)

df = pd.merge_asof(df1, df2, left_on='A', right_on='B')
print (df)
    A   B text
0  10   7    R
1  15  12    y
2  20  17    i
3  25  22    a
4  30  27    G

【讨论】：

您的解决方案完全符合我的要求，但我的问题是错误的。我需要使用多个具有不同条件的列，并希望找到更通用的方法。你能给我建议我应该在文档中查看哪个方向吗？
@typae - 这取决于您的功能，我认为带有参数method 的reindex 应该会有所帮助，或者应该由map 创建另一个解决方案，例如this 解决方案。