使用 pandas.merge_asof 进行全外连接

您好，我需要将一些时间序列数据与最近的时间戳对齐，所以我认为pandas.merge_asof可能是一个很好的候选人。但是，它没有设置选项how='outer'就像标准中一样merge method.

一个例子可以是：

df1:

                                   Value1
Time
2020-07-17 14:25:03.535906075      108
2020-07-17 14:25:05.457247019      110
2020-07-17 14:25:07.467777014      126

df2:

                                  Value2
Time
2020-07-17 14:25:03.535018921     222
2020-07-17 14:25:04.545104980     150
2020-07-17 14:25:07.476825953      60

然后例如，这样做merge_asof:

pd.merge_asof(df1, df2, left_index=True, right_index=True, direction='nearest', tolerance=pd.Timedelta('0.3s'))

结果将是：

                               Value1  Value2
Time
2020-07-17 14:25:03.535906075     108   222.0
2020-07-17 14:25:05.457247019     110     NaN
2020-07-17 14:25:07.467777014     126    60.0

但我想要的是：

                               Value1  Value2
Time
2020-07-17 14:25:03.535906075     108   222.0
2020-07-17 14:25:04.545104980     NaN   150.0   <---- this is the difference
2020-07-17 14:25:05.457247019     110     NaN
2020-07-17 14:25:07.467777014     126    60.0

基本上就像一个完整的外部连接。

有什么建议吗？提前致谢。

EDIT:

这是有 2 个数据帧的情况。例如，如果有 10 个数据帧（即df1, df2, ..., df10）需要进行这种“最近”合并，什么是一个好方法？

1. 不幸的是，这儿没有how参数输入pd.merge_asof就像有pd.merge，否则你可以简单地通过how='outer'.
2. 作为解决方法，您可以append手动从其他数据帧获取不匹配的值
3. 然后，对索引进行排序.sort_index()

df3 = pd.merge_asof(df1, df2, left_index=True, right_index=True, direction='nearest', tolerance=pd.Timedelta('0.3s'))
df4 = pd.merge_asof(df2, df1, left_index=True, right_index=True, direction='nearest', tolerance=pd.Timedelta('0.3s'))
df5 = df3.append(df4[df4['Value1'].isnull()]).sort_index()
df5
Out[1]: 
                               Value1  Value2
Time                                         
2020-07-17 14:25:03.535906075   108.0   222.0
2020-07-17 14:25:04.545104980     NaN   150.0
2020-07-17 14:25:05.457247019   110.0     NaN
2020-07-17 14:25:07.467777014   126.0    60.0