最も近いインデックスによるパンダのDataFrame値への結合

Question

pandas DataFrameの値を最も近いインデックスで結合するための迅速で適切な方法がありますか？私は大きなデータフレームとハックのためにこれをしなければなりません。私が試したハックと回避策は遅く、それほど有用ではありません。

dfとdf2という2つのデータフレームがあるとします。ここでは、df2の値をdfに結合したいと思っています。

import numpy as np 
import pandas as pd 

df = pd.DataFrame(np.random.randint(0,100,size=(4, 6)), 
       index=[1,1.55,3.33,9.88], 
       columns=[1,2.66,4.66,8.33,11.11,12]) 

df2 = pd.DataFrame(np.random.randint(0,100,size=(2, 3)), 
       index=[1.51,3.31], 
       columns=[2.64,4.65,8.31]) 

In [23]: df 
Out[23]: 

     1.00 2.66 4.66 8.33 11.11 12.00 
1.00  98  40  28  36  49  92 
1.55  52  51  61  64  28  98 
3.33  66  33  91  21  24  79 
9.88  30  21  13  62  89  22 

In [24]: df2 
Out[24]: 

     2.64 4.65 11.12 
1.51 999 999 999 
3.31 999 999 999 

# The result should look like the following: 

     1.00 2.66 4.66 8.33 11.11 12.00 
1.00  98  40  28  36  49  92 
1.55  52  999 999 55  999 98 
3.33  66  999 999 67  999 79 
9.88  30  21  13  62  89  22 

Answer 1

セットアップ
OPのデータフレームは、私が説明する時間がない矛盾

df = pd.DataFrame(
    1, 
    index=[1,1.55,3.33,9.88], 
    columns=[1,2.66,4.66,8.33,11.11,12]) 

df2 = pd.DataFrame(
    999, 
    index=[1.51,3.31], 
    columns=[2.64,4.65,8.31]) 

print(df) 

     1.00 2.66 4.66 8.33 11.11 12.00 
1.00  1  1  1  1  1  1 
1.55  1  1  1  1  1  1 
3.33  1  1  1  1  1  1 
9.88  1  1  1  1  1  1 

print(df2) 

     2.64 4.65 8.31 
1.51 999 999 999 
3.31 999 999 999 

Trickinessだったので。 Docs

kw = dict(method='nearest', tolerance=.3) 
df2.reindex(df.index, **kw).T.reindex(df.columns, **kw).T.combine_first(df) 

     1.00 2.66 4.66 8.33 11.11 12.00 
1.00 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 
1.55 1.0 999.0 999.0 999.0 1.0 1.0 
3.33 1.0 999.0 999.0 999.0 1.0 1.0 
9.88 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 

---

私はむしろ、この

df2.stack().reindex_like(df.stack(), **kw) 

を行っていると思います。しかし、私は得た：

NotImplementedError: method='nearest' not implemented yet for MultiIndex; see GitHub issue 9365

少なくともそれが将来のある時点で利用可能になるでしょう。