Слияние по ближайшему времени в Pandas

У сделок и котировок метки времени редко совпадают до секунды. Функция merge_asof для каждой строки слева подбирает последнюю строку справа, у которой время не позже. Обе таблицы должны быть отсортированы по этому столбцу.

Зададим ряд курсов и три сделки, затем выведем сопоставление:

import pandas as pd

quotes = pd.DataFrame({
	'time': pd.to_datetime([
		'2024-01-01 10:00',
		'2024-01-01 10:05',
		'2024-01-01 10:12',
	]),
	'rate': [1.10, 1.12, 1.11],
})
trades = pd.DataFrame({
	'time': pd.to_datetime([
		'2024-01-01 10:03',
		'2024-01-01 10:08',
		'2024-01-01 10:15',
	]),
	'amount': [100, 200, 150],
})
matched = pd.merge_asof(trades, quotes, on='time')
print(matched) # выведет                  time  amount  rate
               #       0 2024-01-01 10:03:00     100  1.10
               #       1 2024-01-01 10:08:00     200  1.12
               #       2 2024-01-01 10:15:00     150  1.11

Сделка в 10:03 получила курс 10:00, в 10:08 - курс 10:05, в 10:15 - последний доступный курс 10:12. Строки сделок сохранили свой порядок.

Справочник температур по часам 9:00, 10:00, 11:00 и замеры в 9:40, 10:20, 11:05 в одном столбце времени. К каждому замеру подставьте последнюю температуру не позже момента замера и выведите таблицу.

Слева три события с метками минут, справа пять отметок курса валюты по возрастанию времени. Получите для каждого события актуальный на тот момент курс и выведите результат.

Журнал посещений с тремя временами входа и таблица статусов двери с четырьмя отметками. Сопоставьте каждому входу последний статус на момент или раньше и выведите итог.