你如何内部合并两个数据框与容差值？

我有两个dataframes：你如何内部合并两个数据框与容差值？

df1<- A  C 
     7.629 1 
     5.227 2 
     5.472 3 
     5.386 4 
     5.445 5 

     A  B 
df2<- 7.634 10.0 
     7.732 30.0 
     5.223 33.0 
     5.479 22.0 
     5.390 49.0 
     5.439 53.0

我想用±0.01的公差值执行上A列内合并，以获得所产生的datafame：

df3<-  A  B  C 
      7.634 10.0  1 
      5.223 33.0  2 
      5.479 22.0  3 
      5.390 49.0  4 
      5.439 53.0  5

这是可能的做？

（注意DF3的该列A已经从DF2复制值）

来源

2017-10-16 Neko

如果我的解决方案在你更新熊猫后有效，你可以接受它:) – Wen

嗨温，我仍然无法让它工作，对不起：/ ...当使用“loc”时，出现错误“值的长度与索引的长度不匹配”... – Neko

我使用示例中的一组不同的数据（这是为了简化）其中df2有72行，所以可以有多个列B的值与df1的列A中的5个值相关联...此外，我的错误值更像是+/- 0.003，因此我无法使用第一个解决方案（我再次使用了±0.01）D： – Neko

merge_asof似乎解决你的问题（建议第2种方法，我学会了从零〜）

pd.merge_asof(df2.sort_values('A'), df1.sort_values('A'), direction='nearest',on='A').sort_values('C').drop_duplicates('C') 
Out[415]: 
     A C  B 
0 5.227 2 33.0 
1 5.386 4 49.0 
2 5.445 5 53.0 
3 5.472 3 22.0 
4 7.629 1 10.0

或者使用IntervalIndex

df2.index = pd.IntervalIndex.from_arrays(df2['A']-0.01,df2['A']+0.01,closed='both') 
df1['B']=df2.loc[df1.A].B.values 
df1['A']=df2.loc[df1.A].A.values 
df1 
Out[450]: 
        A C  B 
[7.619, 7.639] 7.634 1 10.0 
[5.217, 5.237] 5.223 2 33.0 
[5.462, 5.482] 5.479 3 22.0 
[5.376, 5.396] 5.390 4 49.0 
[5.435, 5.455] 5.439 5 53.0

来源

2017-10-16 14:41:41 Wen

值不符合OP的。你需要'pd.merge_asof（df2.sort_values（by ='A'），df1.sort_values（by ='A'），direction ='nearest'）。sort_values（'C'）。drop_duplicates（subset = ['C ']）' – Zero

弄明白了，修复它 – Wen

@零第二种方法向你学习〜:-) – Wen

你如何内部合并两个数据框与容差值？

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