假设我有一个数据框 df1，其中包含“A”和“B”列。 A 是时间戳列（例如 unixtime），“B”是某个值的列。
假设我还有一个数据框 df2，其中包含“C”和“D”列。 C 也是一个 unixtime 列，D 是包含一些其他值的列。
我想模糊merge带有连接的数据帧timestamp。但是，如果时间戳不匹配（很可能不匹配），我希望它合并到可以在“C”中找到的“A”中时间戳之前的最近条目。
pd.merge 不支持这一点，我发现自己使用 to_dict() 转换数据帧，并使用一些迭代来解决这个问题。 pandas 有办法解决这个问题吗？
numpy.searchsorted()找到合适的index职位至merge on （参见文档） http://docs.scipy.org/doc/numpy-1.10.0/reference/generated/numpy.searchsorted.html- 希望以下内容能让您更接近您正在寻找的东西：
start = datetime(2015, 12, 1)
df1 = pd.DataFrame({'A': [start + timedelta(minutes=randrange(60)) for i in range(10)], 'B': [1] * 10}).sort_values('A').reset_index(drop=True)
df2 = pd.DataFrame({'C': [start + timedelta(minutes=randrange(60)) for i in range(10)], 'D': [2] * 10}).sort_values('C').reset_index(drop=True)
df2.index = np.searchsorted(df1.A.values, df2.C.values)
print(pd.merge(left=df1, right=df2, left_index=True, right_index=True, how='left'))
A B C D
0 2015-12-01 00:01:00 1 NaT NaN
1 2015-12-01 00:02:00 1 2015-12-01 00:02:00 2
2 2015-12-01 00:02:00 1 NaT NaN
3 2015-12-01 00:12:00 1 2015-12-01 00:05:00 2
4 2015-12-01 00:16:00 1 2015-12-01 00:14:00 2
4 2015-12-01 00:16:00 1 2015-12-01 00:14:00 2
5 2015-12-01 00:28:00 1 2015-12-01 00:22:00 2
6 2015-12-01 00:30:00 1 NaT NaN
7 2015-12-01 00:39:00 1 2015-12-01 00:31:00 2
7 2015-12-01 00:39:00 1 2015-12-01 00:39:00 2
8 2015-12-01 00:55:00 1 2015-12-01 00:40:00 2
8 2015-12-01 00:55:00 1 2015-12-01 00:46:00 2
8 2015-12-01 00:55:00 1 2015-12-01 00:54:00 2
9 2015-12-01 00:57:00 1 NaT NaN
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