最も近いUNIXタイムスタンプに2つのDataFramesをマージする

Question

通常、長さの異なる2組のデータがあり、その中にUNIXのタイムスタンプ列が含まれています。 1つの日付フレームは通常一定の間隔のデータを持ちますが、オフにはオフセットがありますが、それでも予測できない5秒ごと（0,5,10,15 vs 3,8,13,18）です。

   df1       df2 
0  1428796819  |  0  1428796800 
1  1428796824  |  1  1428796805 
2  1428796829  |  2  1428796810 
3  1428796834  |  3  1428796815 
4  1428796839  |  4  1428796820 
5  1428796844  |  5  1428796825 

私はこれらの2つのデータフレームを最も近い日付に基づいてマージしようとしています。私は一致していないdfの長さの結果として 'NaN'が存在することは問題ありません。 UNIXのタイムスタンプは 'int64'形式です。

いずれのアイデアも素晴らしいでしょう。あなたはこのようなあなたのタイムスタンプをリサンプリングしようとすることができます

Answer 1

：

data = """\ 
ts 
1428796819 
1428796824 
1428796829 
1428796834 
1428796839 
1428796844 
""" 
df1 = pd.read_csv(io.StringIO(data), parse_dates=['ts'], date_parser=lambda x: pd.to_datetime(x, unit='s')) 
df1['df1'] = range(len(df1)) 


data = """\ 
ts 
1428796800 
1428796805 
1428796810 
1428796815 
1428796820 
1428796825 
""" 
df2 = pd.read_csv(io.StringIO(data), parse_dates=['ts'], date_parser=lambda x: pd.to_datetime(x, unit='s')) 
df2['df2'] = range(len(df2)) 


(df1.set_index('ts') 
    .resample('5S') 
    .last() 
    .join(df2.set_index('ts') 
      .resample('5S') 
      .last(), 
      rsuffix='_r') 
) 

テスト：

In [88]: df1 
Out[88]: 
        ts df1 
0 2015-04-12 00:00:19 0 
1 2015-04-12 00:00:24 1 
2 2015-04-12 00:00:29 2 
3 2015-04-12 00:00:34 3 
4 2015-04-12 00:00:39 4 
5 2015-04-12 00:00:44 5 

In [89]: df2 
Out[89]: 
        ts df2 
0 2015-04-12 00:00:00 0 
1 2015-04-12 00:00:05 1 
2 2015-04-12 00:00:10 2 
3 2015-04-12 00:00:15 3 
4 2015-04-12 00:00:20 4 
5 2015-04-12 00:00:25 5 

In [90]: (df1.set_index('ts') 
    ....:  .resample('5S') 
    ....:  .last() 
    ....:  .join(df2.set_index('ts') 
    ....:    .resample('5S') 
    ....:    .last(), 
    ....:   rsuffix='_r') 
    ....:) 
Out[90]: 
        df1 df2 
ts 
2015-04-12 00:00:15 0 3.0 
2015-04-12 00:00:20 1 4.0 
2015-04-12 00:00:25 2 5.0 
2015-04-12 00:00:30 3 NaN 
2015-04-12 00:00:35 4 NaN 
2015-04-12 00:00:40 5 NaN