csv 匹配或最接近匹配的两个dataframe datetime列，并从第二个dataframe中只读取一个列值

cpjpxq1n 于 2023-04-09 发布在其他

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我有两个csv文件-
CSV A-

Timestamp          Date/Time            Error_1            Error_2
170:02:46:928    2023/01/01 16:45:11     APP_ERR         Loss_of_Data
170:28:37:328    2023/01/01 17:11:04     APP_ERR         SB_Data_Expiration

CSV B-

Timestamp          Date/Time            Error_1            Error_2                 Error_3
170:02:46:928    2023/01/01 16:45:07     APP_ERR         Loss_of_Data               NO_ERROR
170:14:40:928    2023/01/01 16:45:10     APP_ERR         Loss_of_Data               Loss_of_Data 
170:28:16:928    2023/01/01 17:10:44     APP_ERR         Cnx_Attempt                NO_ERROR 
170:28:37:328    2023/01/01 17:11:04     APP_ERR         SB_Data_Expiration         ERROR 
170:29:57:728    2023/01/01 17:11:04     APP_ERR         PEB_due_to_overlimit       Due_to_Over_SBI 
170:32:59:978    2023/01/01 17:11:04     APP_ERR         Cnx_Attempt                NO_ERROR 
170:33:40:778    2023/01/01 17:16:08     APP_ERR         Cnx_Attempt                NO_ERROR

我想比较CSV-A和CSV-B的日期/时间，如果日期/时间匹配或最接近的匹配，则读取Error_3列值。最终输出我想要类似于-
CSV A-

Timestamp          Date/Time            Error_1            Error_2             Error_3
170:02:46:928    2023/01/01 16:45:11     APP_ERR         Loss_of_Data           Loss_of_Data
170:28:37:328    2023/01/01 17:11:04     APP_ERR         SB_Data_Expiration     ERROR

CSV-A Date/Time（2023/01/01 16：45：11）的第一行在CSV-B中不匹配，这就是为什么我们检查最近的匹配，即“2023/01/01 16：45：10”（如果不完全匹配，通常会有1或2秒的差异）。第二行有三个完全匹配，但我们需要读取CSV-B Error_2 ='SB_Data_Expiration'的值。
谢谢你的帮助提前。

csv

来源：https://stackoverflow.com/questions/75925643/match-or-nearest-match-of-two-dataframe-datetime-columns-and-read-only-one-colum

1条答案

按热度按时间

amrnrhlw1#

使用read_csv和parse_dates作为日期时间，然后传递给merge_asof，参数为direction='nearest'和tolerance：

df1 = pd.read_csv(file1, parse_dates=[1])
df2 = pd.read_csv(file2, parse_dates=[1])

df = pd.merge_asof(df1, 
                   df2[['Date/Time','Error_3']], 
                   on='Date/Time', 
                   direction='nearest', 
                   tolerance=pd.Timedelta('3 sec'))
print (df)
       Timestamp           Date/Time  Error_1             Error_2  \
0  170:02:46:928 2023-01-01 16:45:11  APP_ERR        Loss_of_Data   
1  170:28:37:328 2023-01-01 17:11:04  APP_ERR  SB_Data_Expiration   

        Error_3  
0  Loss_of_Data  
1         ERROR

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