パンダは、インデックスとしての時間を探して、実際に2データフレームの日付

Question

I'vaを無視：

1. 第1は、二番目のは

日付/時刻とその他の情報が含まれてい

日付/時間でいくつかの情報が含まれています私は、最も近い時間インデックス（または値を見つけるために、最初のデータフレーム内の所与の時間で必要

（日付を無視する）をキーとして、最も近い時間を使用して2データフレームを結合する必要

CSVデータフレーム1 FROM

：

date;index 
01/01/90 00:00:00;2 
01/01/90 00:00:30;9 

CSV DATAFRAME 2 FROM：必要に応じ

date;value 
02/02/00 00:00:02;300 

：

）は、第2のデータフレーム

に私はあなたが

EDITを理解してほしいです

date;value;index 
02/02/00 00:00:02;300;2 

Answer 1

あなたはmethod='nearest'とreindexを使用することができます。

#new indexes with same dates, but different times 
df1.index = pd.to_datetime(df1['date'].dt.strftime('%H:%M:%S')) 
df2.index = pd.to_datetime(df2['date'].dt.strftime('%H:%M:%S')) 
print (df1) 
            date index 
date           
2017-02-20 00:00:00 1990-01-01 00:00:00  2 
2017-02-20 00:30:00 1990-01-01 00:00:30  9 

print (df2) 
            date value 
date           
2017-02-20 00:02:00 2000-02-02 00:00:02 300 

df3 = df1.reindex(df2.index, method='nearest') 
#add values from df2 
df = pd.concat([df3.drop('date', axis=1), df2], axis=1).reset_index(drop=True) 
print (df) 
    index    date value 
0  2 2000-02-02 00:00:02 300