pd.merge_asof() 基于时差不合并所有值 - Pandas

我有两个数据框，一个包含新闻，另一个包含股票价格。两个数据框都有一个“日期”列。我想以 5 天的间隔合并它们。

假设我的新闻数据帧是 df1，另一个价格数据帧是 df2。

我的 df1 看起来像这样：

News_Dates             News
2018-09-29     Huge blow to ABC Corp. as they lost the 2012 tax case
2018-09-30     ABC Corp. suffers a loss
2018-10-01     ABC Corp to Sell stakes
2018-12-20     We are going to comeback strong said ABC CEO
2018-12-22     Shares are down massively for ABC Corp.

我的 df2 看起来像这样：

  Dates             Price
2018-10-04           120
2018-12-24           131

我做的第一种合并方法是：

pd.merge_asof(df1_zscore.sort_values(by=['Dates']), df_n.sort_values(by=['News_Dates']), left_on=['Dates'], right_on=['News_Dates'] \
              tolerance=pd.Timedelta('5d'), direction='backward')

得到的 df 为：

  Dates       News_Dates   News                                     Price
2018-10-04    2018-10-01  ABC Corp to Sell stakes                    120
2018-12-24    2018-12-22  Shares are down massively for ABC Corp.    131

我做的第二种合并方式是：

pd.merge_asof(df_n.sort_values(by=['Dates']), df1_zscore.sort_values(by=['Dates']), left_on=['News_Dates'], right_no=['Dates'] \
              tolerance=pd.Timedelta('5d'), direction='forward').dropna()

结果 df 为：

News_Dates            News                                                Dates      Price
2018-09-29     Huge blow to ABC Corp. as they lost the 2012 tax case    2018-10-04    120
2018-09-30     ABC Corp. suffers a loss                                 2018-10-04    120 
2018-10-01     ABC Corp to Sell stakes                                  2018-10-04    120
2018-12-22     Shares are down massively for ABC Corp.                  2018-12-24    131

两种合并结果都在单独的 dfs 中，但是两种情况下都有缺失的值，例如 10 月 4 日价格的第二种情况，来自 9 月 29 日和 9 月 30 日的新闻应该被合并。如果情况 2 是 12 月 24 日的价格，那么 12 月 20 日的价格也应该被合并。

所以我不太能弄清楚我哪里出了问题。

附：我的目标是将价格 df 与自价格日期起过去 5 天内发布的新闻 df 合并。

您可以交换左右数据框：

df = pd.merge_asof(
        df1,
        df2,
        left_on='News_Dates',
        right_on='Dates',
        tolerance=pd.Timedelta('5D'),
        direction='nearest'
    )

df = df[['Dates', 'News_Dates', 'News', 'Price']]
print(df)

        Dates News_Dates                                               News Price
0 2018-10-04 2018-09-29  Huge blow to ABC Corp. as they lost the 2012 t... 120
1 2018-10-04 2018-09-30                           ABC Corp. suffers a loss 120
2 2018-10-04 2018-10-01                            ABC Corp to Sell stakes 120
3 2018-12-24 2018-12-20       We are going to comeback strong said ABC CEO 131
4 2018-12-24 2018-12-22            Shares are down massively for ABC Corp. 131