我正在尝试合并 2 个 pandas 数据框，但是，合并列中的值并不完全相同。
我正在使用命令
pd.merge(D_data, L_data,on="R_Time")
但是，在 D_data 中，我的 R_time 列看起来像
4.316667, 4.320834, 4.325000
在我的 L_data 列中，我的数据如下所示:
4.31000, 4.32000, ...
本质上，我想做的就是获取第一组中的每个项目，并将其与第二组中最接近的元素相匹配。我已经使用 Excel 中的 vlookup 函数完成了此操作，但我不完全确定如何在 Pandas Dataframe 对象中获得相同的功能。
给定数据:
D_data:<br/>
4.316667<br/>
4.320834
4.325
4.329167
4.333334
4.3375
4.341667
4.345834
4.35
4.354167
4.358334
L_Data
4.316667
4.318667
4.320667
4.322667
4.324667
4.326667
4.328667
4.330667
4.332667
4.334667
4.336667
我想在这些元素之间精确地进行配对，即使它们在大多数情况下并不完全相同。
最佳答案
您可以使用Pandas' merge_asof() :
关于python - Pandas 根据最相似的值合并数据帧，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/42777007/