基于时间差的Pandas数据帧合并

Question

我有两个数据帧，df1，df2。你知道吗

df1型：

dateTime                 userId  session

2018-08-30 02:20:19      2233      1
2018-08-30 05:32:10      1933      1
2018-08-30 09:10:39      2233      2
2018-08-30 10:26:59      2233      3
2018-08-30 11:56:25      4459      1
2018-08-30 12:30:55      4459      1

df2型：

clickTime                 userId  session  clickId

2018-08-30 02:21:09      2233               1987
2018-08-30 02:23:19      2233               1988
2018-08-30 02:24:00      2233               1989
2018-08-30 02:32:09      2233               1990
2018-08-30 05:33:10      1933               2009
2018-08-30 05:35:19      1933               2010
2018-08-30 05:36:59      1933               2011
2018-08-30 11:57:25      4459               3012
2018-08-30 11:58:55      4459               3013

我想合并userId上的两个数据帧，以及时间范围列，比如说10分钟的范围。的df1。你知道吗

所以我想要的数据帧是这样的：

  dateTime               userId  session   clickTime             clickId

2018-08-30 02:20:19      2233      1       2018-08-30 02:21:09    1987
2018-08-30 02:20:19      2233      1       2018-08-30 02:23:19    1988
2018-08-30 02:20:19      2233      1       2018-08-30 02:21:09    1989
2018-08-30 02:20:19      2233      1       2018-08-30 02:21:09    1990

因此，我希望每个用户都有这样的数据帧，每个userId我都需要这个数据帧。有可能吗？你知道吗

所以我想合并df1和df2上的userId以及clickTime的df2应该在df1的dateTime列的10-15分钟的时间范围内。你知道吗

Answer 1

IIUC:使用^{}

pd.merge_asof(
    df1, df2,
    left_on='dateTime',
    right_on='clickTime',
    by='userId',
    direction='nearest'
)

             dateTime  userId  session           clickTime  clickId
0 2018-08-30 02:20:19    2233        1 2018-08-30 02:21:09     1987
1 2018-08-30 05:32:10    1933        1 2018-08-30 05:33:10     2009
2 2018-08-30 09:10:39    2233        2 2018-08-30 02:32:09     1990
3 2018-08-30 10:26:59    2233        3 2018-08-30 02:32:09     1990
4 2018-08-30 11:56:25    4459        1 2018-08-30 11:57:25     3012
5 2018-08-30 12:30:55    4459        1 2018-08-30 11:58:55     3013

---

您可以指定查看距离的公差

pd.merge_asof(
    df1, df2,
    left_on='dateTime',
    right_on='clickTime',
    by='userId',
    direction='nearest',
    tolerance=pd.Timedelta(15, unit='m')
)

             dateTime  userId  session           clickTime  clickId
0 2018-08-30 02:20:19    2233        1 2018-08-30 02:21:09   1987.0
1 2018-08-30 05:32:10    1933        1 2018-08-30 05:33:10   2009.0
2 2018-08-30 09:10:39    2233        2                 NaT      NaN
3 2018-08-30 10:26:59    2233        3                 NaT      NaN
4 2018-08-30 11:56:25    4459        1 2018-08-30 11:57:25   3012.0
5 2018-08-30 12:30:55    4459        1                 NaT      NaN