在多个条件下合并多个数据帧中的数据

Question

我想合并多个数据帧，但前提是键匹配并且日期范围在df1中的“initialaccept”日期范围的90天之内。我希望保留df1中的所有行，只合并df2、df3等中的其他行，只要它们与键匹配并且在日期范围内。在

注意：先合并dfs然后再考虑日期范围条件对我不起作用。我第一次使用这个方法，但是在很多情况下合并是成功的，但是由于日期范围超出了限制，我让脚本删除了行。我需要以某种方式保留df1中的所有行。在

Python Pandas: Merging data frames on multiple conditions-这个问题类似，但它似乎是合并然后应用条件。我认为更好的方法是应用条件，然后在条件满足时合并。不过，我愿意接受建议。在

数据帧：

a = {'Key': [100000204, 100000255, 100000271,100000286,100000628], 
 'InitialAdmit': ['2012-06-04', '2012-05-03', '2012-01-16', '2012-10-26', '2012-02-21'],
 '90DayRange': ['2012-09-02', '2012-08-01', '2012-04-15', '2013-01-24', '2012-05-21']
}
df1 = pandas.DataFrame(data=a)
df1


b = {'Key': [100000208, 100000255, 100000723,100000286,100000866], 
 'InitialAdmit': ['2012-01-22', '2012-06-03', '2012-10-26', '2012-11-26', '2012-05-11'],
}
df2 = pandas.DataFrame(data=b)
df2 

c = {'Key': [100000255, 100000255, 100000702,100000221,100000628], 
 'InitialAdmit': ['2012-06-22', '2012-10-03', '2012-10-26', '2012-11-26', '2012-04-11'],
}
df3 = pandas.DataFrame(data=c)
df3

脚本：

^{pr2}$

Answer 1

我仍然推荐merge-then-filter，这里我们使用Boolean索引和combine_first

df=df1.merge(df2,on='Key')
m=(df.InitialAdmit_y>=df.InitialAdmit_x)&(df.InitialAdmit_y<=df.InitialAdmit_x)
df1.set_index('Key').combine_first(df[m].set_index('Key'))


Out[215]: 
          90DayRange InitialAdmit InitialAdmit_x InitialAdmit_y
Key                                                            
100000204 2012-09-02   2012-06-04            NaT            NaT
100000255 2012-08-01   2012-05-03     2012-05-03     2012-06-03
100000271 2012-04-15   2012-01-16            NaT            NaT
100000286 2013-01-24   2012-10-26     2012-10-26     2012-11-26
100000628 2012-05-21   2012-02-21            NaT            NaT