Pandas：用于合并两个多索引 DataFrame 的类似 merge_asof 的解决方案？

Question

我有两个数据框，df1 和 df2 说，它们都是多索引的。

在第一个索引级别，两个数据帧共享相同的键（即df1.index.get_level_values(0) 和df2.index.get_level_values(0) 包含相同的元素）。这些键是无序的字符串，例如['foo','bar','baz']。

在第二个索引级别，两个数据帧都有有序但不等间距的时间戳。

我的问题如下。我想合并df1和df2，这样，对于级别1的每个键，df2的值应该插入df1而不改变df1的顺序。

我尝试使用pd.merge、pd.merge_asof 和pd.MultiIndex.searchsorted。从这些方法的描述中，似乎其中一个应该为我解决问题，但我不知道如何解决。理想情况下，我想找到一种解决方案，避免循环遍历index.get_level_values(0) 中的键，因为我的数据框可能会变大。

一些失败的说明尝试：

df_merged = pd.merge(left=df1.reset_index(), right=df2.reset_index(),
                     left_on=[['some_keys', 'timestamps_df1']], right_on=[['some_keys', 'timestamps_df2']],
                     suffixes=('', '_2')
                     ) # after sorting
# FAILED

df2.index.searchsorted(df1, side='right') # after sorting
# FAILED

非常感谢任何帮助！

Answer 1

根据您的描述，这里是merge_asof的解决方案

df_merged = pd.merge_asof(left=df1.reset_index(), right=df2.reset_index(),
                     left_on=['timestamps_df1'], right_on=['timestamps_df2'],by='some_keys',
                     suffixes=('', '_2')
                     )