Функция merge_asof

Функция merge_asof в Pandas предназначена для выполнения асимметричного слияния двух таблиц DataFrame по ключу, где значения во второй таблице подбираются по ближайшему совпадению к ключу первой таблицы. Это особенно полезно при работе с временными рядами, финансовыми данными или любыми другими упорядоченными числовыми последовательностями. В отличие от обычного слияния merge, которое требует точного совпадения ключей, merge_asof находит для каждой строки левой таблицы строку из правой таблицы с ближайшим значением ключа, не превышающим значение ключа в левой таблице (по умолчанию). Функция поддерживает настройку направления поиска, допуск на разницу значений, а также работу с несколькими ключами.

Синтаксис

pd.merge_asof(left, right, on=None, left_on=None, right_on=None,
			  left_index=False, right_index=False, by=None, left_by=None,
			  right_by=None, suffixes=('_x', '_y'), tolerance=None,
			  allow_exact_matches=True, direction='backward')

Основные параметры

Функция принимает следующие ключевые параметры:

left, right - левая и правая таблицы для слияния.
on - имя столбца для слияния, которое должно присутствовать в обеих таблицах.
left_on, right_on - имена столбцов для слияния в левой и правой таблицах соответственно.
by - столбец для группировки перед слиянием (точное совпадение по этому столбцу обязательно).
tolerance - максимальная допустимая разница между ключами. Если расстояние превышает указанное значение, соответствующая строка не будет найдена.
direction - направление поиска: 'backward' (по умолчанию, ищет ближайшее меньшее или равное значение), 'forward' (ближайшее большее или равное) или 'nearest' (ближайшее по абсолютной разнице).
allow_exact_matches - разрешить точные совпадения. Если установить в False, точные совпадения будут пропущены.

Пример

Базовое использование функции для слияния двух таблиц с временными метками:

import pandas as pd

left = pd.DataFrame({
	'a': [1, 2, 3, 4, 5],
	'b': ['L1', 'L2', 'L3', 'L4', 'L5']
})

right = pd.DataFrame({
	'a': [1, 3, 4, 6],
	'c': ['R1', 'R2', 'R3', 'R4']
})

res = pd.merge_asof(left, right, on='a')
print(res)

Результат выполнения кода:

   a   b	c
0  1  L1   R1
1  2  L2   R1
2  3  L3   R2
3  4  L4   R3
4  5  L5   R3

Пример

Использование параметра tolerance для ограничения максимальной разницы между ключами:

import pandas as pd

left = pd.DataFrame({
	'a': [1, 2, 3, 4, 5],
	'b': ['L1', 'L2', 'L3', 'L4', 'L5']
})

right = pd.DataFrame({
	'a': [1, 3, 4, 6],
	'c': ['R1', 'R2', 'R3', 'R4']
})

res = pd.merge_asof(left, right, on='a', tolerance=1)
print(res)

Результат выполнения кода:

   a   b	c
0  1  L1   R1
1  2  L2   R1
2  3  L3   R2
3  4  L4   R3
4  5  L5  NaN

Пример

Использование параметра direction для поиска ближайшего большего значения:

import pandas as pd

left = pd.DataFrame({
	'a': [1, 2, 3, 4, 5],
	'b': ['L1', 'L2', 'L3', 'L4', 'L5']
})

right = pd.DataFrame({
	'a': [1, 3, 4, 6],
	'c': ['R1', 'R2', 'R3', 'R4']
})

res = pd.merge_asof(left, right, on='a', direction='forward')
print(res)

Результат выполнения кода:

   a   b	c
0  1  L1   R1
1  2  L2   R2
2  3  L3   R2
3  4  L4   R3
4  5  L5   R4

Пример

Использование параметра by для группировки данных перед слиянием:

import pandas as pd

left = pd.DataFrame({
	'group': ['A', 'A', 'B', 'B'],
	'a': [1, 2, 1, 3],
	'b': ['L1', 'L2', 'L3', 'L4']
})

right = pd.DataFrame({
	'group': ['A', 'A', 'B', 'B'],
	'a': [0, 2, 2, 4],
	'c': ['R1', 'R2', 'R3', 'R4']
})

res = pd.merge_asof(left, right, on='a', by='group')
print(res)

Результат выполнения кода:

  group  a   b	c
0	 A  1  L1   R1
1	 A  2  L2   R2
2	 B  1  L3  NaN
3	 B  3  L4   R4

Пример

Использование merge_asof с разными именами столбцов в левой и правой таблицах:

import pandas as pd

left = pd.DataFrame({
	'left_key': [1, 2, 3, 4, 5],
	'value_left': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
})

right = pd.DataFrame({
	'right_key': [1, 3, 4, 6],
	'value_right': ['X', 'Y', 'Z', 'W']
})

res = pd.merge_asof(left, right,
					left_on='left_key',
					right_on='right_key')
print(res)

Результат выполнения кода:

   left_key value_left  right_key value_right
0		 1		  A		1.0		   X
1		 2		  B		1.0		   X
2		 3		  C		3.0		   Y
3		 4		  D		4.0		   Z
4		 5		  E		4.0		   Z

Смотрите также

функция merge,
которая выполняет стандартное слияние таблиц по точному совпадению ключей
функция concat,
которая объединяет таблицы по индексам или осям
функция merge_ordered,
которая выполняет упорядоченное слияние с интерполяцией данных
функция merge_asof,
которая выполняет асимметричное слияние по ближайшим значениям