python - Pandas - 将两个数据帧中最近的事件与条件连接起来

Question

我需要帮助。我陷入了一个问题。
我有以下 DF
DF1

DATETIME           ID       State

2020-07-29 00:15:10   A     Down
2020-07-29 00:25:10   B     Down
2020-07-29 01:14:30   A     Down
2020-07-29 02:15:50   A     Down

DF2

DATETIME            ID      State

2020-07-29 00:19:40   A     Up
2020-07-29 00:35:10   B     Up
2020-07-29 00:56:40   B     Up
2020-07-29 01:40:30   A     Up
2020-07-29 01:35:10   B     Up
2020-07-29 02:18:50   A     Up
2020-07-29 02:45:50   A     Up

我想要以下结果:
新东风

DATETIME             ID     State   Restore_DT
2020-07-29 00:15:10    A    Down    2020-07-29 00:19:40
2020-07-29 00:25:10    B    Down    2020-07-29 00:35:10
2020-07-29 01:14:30    A    Down    2020-07-29 01:40:30
2020-07-29 02:15:50    A    Down    2020-07-29 02:18:50

从理论上讲，我需要从 DF1 中找到 DF2 中最近的具有相同 ID 的事件。
最好的方法是什么？
谢谢

Answer 1

使用 merge_asof 与 direction='nearest'参数，也首先对列进行排序并通过 DataFrame.assign 创建新列:

df1['DATETIME'] = pd.to_datetime(df1['DATETIME'])
df2['DATETIME'] = pd.to_datetime(df2['DATETIME'])

df1 = df1.sort_values('DATETIME')
df2 = df2.sort_values('DATETIME')

df = pd.merge_asof(df1, 
                   df2[['DATETIME','ID']].assign(Restore_DT = df2['DATETIME']), 
                   on='DATETIME', 
                   by='ID', 
                   direction='nearest')
print (df)
             DATETIME ID State          Restore_DT
0 2020-07-29 00:15:10  A  Down 2020-07-29 00:19:40
1 2020-07-29 00:25:10  B  Down 2020-07-29 00:35:10
2 2020-07-29 01:14:30  A  Down 2020-07-29 01:40:30
3 2020-07-29 02:15:50  A  Down 2020-07-29 02:18:50