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python/pandas:2つの時系列データの統合 mearge_asof

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TNF_1023

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 前提・実現したいこと

・以下のようなBookAのデータをBookBへ統合したい。
・time_Bに最も近いtime_Aのvalue_AをBookBに統合したい。
・±5分以内にデータが無ければ"NAN"と表示したい。

・BookA
time_A  value_A
0  2018/5/21 0:00       10
1  2018/5/21 0:03        6
2  2018/5/21 0:06        4
3  2018/5/21 0:09       10
4  2018/5/21 0:12        8

・BookB
time_B  value_B
0  2018/5/21 0:00      145
1  2018/5/21 0:05      158
2  2018/5/21 0:10      113
3  2018/5/21 0:15      103
4  2018/5/21 0:20      119

・結果的に欲しいbook
time_B  value_B value_A
0  2018/5/21 0:00      145      10
1  2018/5/21 0:05      158       4
2  2018/5/21 0:10      113      10
3  2018/5/21 0:15      103       8
4  2018/5/21 0:20      119     NN

 該当のソースコード

import numpy as np
from pandas import DataFrame
import pandas as pd

BookA = pd.read_csv('BookA.csv')
BookB = pd.read_csv('BookB.csv')

pd.merge_asof(BookA,BookB,tolerance=pd.timedelta("5 minutes")).fillna('NAN')

 試したこと

ググりながら上記のコードを書いてみましたが、理解できてません。
当方、Pythonを始めたばかりの初心者です。ご教示頂けますと幸いです。
よろしくお願いいたします。

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回答 1

checkベストアンサー

+2

pandas.merge_asof() を使用するならこんな感じで記述できます。

import pandas as pd

BookA = pd.DataFrame({
    'time_A':['2018/5/21 0:00','2018/5/21 0:03','2018/5/21 0:06','2018/5/21 0:09','2018/5/21 0:12'],
     'value_A':[10,6,4,10,8]})
BookA['time_A'] = pd.to_datetime(BookA['time_A'])

BookB = pd.DataFrame({
    'time_B':['2018/5/21 0:00','2018/5/21 0:05','2018/5/21 0:10','2018/5/21 0:15','2018/5/21 0:20'],
    'value_B':[145,158,113,103,119]})
BookB['time_B'] = pd.to_datetime(BookB['time_B'])


book = pd.merge_asof(BookB, BookA, left_on='time_B', right_on='time_A', tolerance=pd.Timedelta('5min'), direction='nearest').drop(columns=['time_A'])
#               time_B  value_B  value_A
#0 2018-05-21 00:00:00      145     10.0
#1 2018-05-21 00:05:00      158      4.0
#2 2018-05-21 00:10:00      113     10.0
#3 2018-05-21 00:15:00      103      8.0
#4 2018-05-21 00:20:00      119      NaN

BookA'time_A'列 および BookB'time_B'列の型が datetime 型であることにご注意ください。

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