python Pandas : compare two data-frames along one column and return content of rows of both data frames in another data frame

Question

1. 我正在处理两个 csv 文件并导入为数据框 df1 和 df2
2. df1 有 50000 行，df2 有 150000 行。
3. 我想比较(遍历每一行)df2 的“时间”df1，求时间差，返回所有列的值对应相似行，保存在df3中(时间同步)
4. 例如，35427949712(df1 中的“时间”)最接近或等于35427949712(df2 中的“时间”)，所以我想返回df1('velocity_x' 和 'yaw')和 df2('velocity' 和'yawrate') 并保存在 df3 中
5. 为此，我使用了两种技术，如代码所示。
6. 代码 1 需要很长时间才能执行 72 小时，这不是实践，因为我有很多 csv 文件
7. 代码 2 给我“内存错误”并且内核死机。

如果考虑到计算时间、内存和功率(Intel Core i7-6700HQ，8 GB Ram)，我能得到更强大的解决方案，那就太好了

这是示例数据，

import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'time': [35427889701, 35427909854, 35427929709,35427949712, 35428009860], 
                    'velocity_x':[12.5451, 12.5401,12.5351,12.5401,12.5251],
                   'yaw' : [-0.0787806, -0.0784749, -0.0794889,-0.0795915,-0.0795472]})

df2 = pd.DataFrame({'time': [35427929709, 35427949712, 35427009860,35427029728, 35427049705], 
                    'velocity':[12.6583, 12.6556,12.6556,12.6556,12.6444],
                    'yawrate' : [-0.0750492, -0.0750492, -0.074351,-0.074351,-0.074351]})

df3 = pd.DataFrame(columns=['time','velocity_x','yaw','velocity','yawrate'])

代码1

 for index, row in df1.iterrows():
    min=100000
    for indexer, rows in df2.iterrows():
        if abs(float(row['time'])-float(rows['time']))<min:
            min = abs(float(row['time'])-float(rows['time']))
            #storing the position 
            pos = indexer
    df3.loc[index,'time'] = df1['time'][pos]
    df3.loc[index,'velocity_x'] = df1['velocity_x'][pos]
    df3.loc[index,'yaw'] = df1['yaw'][pos]
    df3.loc[index,'velocity'] = df2['velocity'][pos]
    df3.loc[index,'yawrate'] = df2['yawrate'][pos]

代码2

df1['key'] = 1
df2['key'] = 1
df1.rename(index=str, columns ={'time' : 'time_x'}, inplace=True)

df = df2.merge(df1, on='key', how ='left').reset_index()
df['diff'] = df.apply(lambda x: abs(x['time']  - x['time_x']), axis=1)
df.sort_values(by=['time', 'diff'], inplace=True)

df=df.groupby(['time']).first().reset_index()[['time', 'velocity_x', 'yaw', 'velocity', 'yawrate']]

Answer 1

您正在寻找 pandas.merge_asof 。它允许您合并 2 DataFrame s 在 key 上，在本例中为 time ，而不要求它们完全匹配。您可以选择direction用于优先匹配，但在这种情况下很明显你想要 nearest

A “nearest” search selects the row in the right DataFrame whose ‘on’ key is closest in absolute distance to the left’s key.

需要注意的是，您需要为 merge_asof 排序去工作。

import pandas as pd

pd.merge_asof(df2.sort_values('time'), df1.sort_values('time'), on='time', direction='nearest')
#          time  velocity   yawrate  velocity_x       yaw
#0  35427009860   12.6556 -0.074351     12.5451 -0.078781
#1  35427029728   12.6556 -0.074351     12.5451 -0.078781
#2  35427049705   12.6444 -0.074351     12.5451 -0.078781
#3  35427929709   12.6583 -0.075049     12.5351 -0.079489
#4  35427949712   12.6556 -0.075049     12.5401 -0.079591

注意哪个DataFrame您选择作为左框架或右框架，因为这会改变结果。在这种情况下，我选择 time在 df1与 time 的绝对距离最近在 df2 .

如果你重复了on，你也需要小心右边的键 df因为对于精确匹配，merge_asof仅合并右侧最后排序的行 df向左df ，而不是为每个完全匹配创建多个条目。如果这是一个问题，您可以先合并确切的键以获得所有组合，然后将剩余的与 asof 合并。