Verschmelzen 2 Datenrahmen am nächsten vergangenen Datum

Question

Ich habe 2 Datenrahmen mit Spalte 0 für 'Datum'.

Es gibt mehr sekundäre Daten als Hauptdaten und sie sind unterschiedlich (obwohl zeitlich nahe).

Ich möchte beide Datenrahmen zusammenführen Haupttermine als eine Referenz und die Auswahl sekundärer Daten (Zeilen), die basierend auf dem unmittelbaren Datum vor dem Main-Datum zusammengeführt werden.

main = pd.DataFrame({'Date':pd.to_datetime(
     ['2013-07-23', '2013-10-28', '2014-01-27', '2014-04-23', 
     '2014-07-22', '2014-10-20', '2015-01-27', '2015-04-27', 
     '2015-07-21', '2015-10-27', '2016-01-26', '2016-04-26', '2016-07-26']) }) 

     Date 
0 2013-07-23 
1 2013-10-28 
2 2014-01-27 
3 2014-04-23 
4 2014-07-22 
5 2014-10-20 
6 2015-01-27 
7 2015-04-27 
8 2015-07-21 
9 2015-10-27 
10 2016-01-26 
11 2016-04-26 
12 2016-07-26 

Und

sec = pd.DataFrame({'Date':pd.date_range('2013-07-01',periods=42,freq='1MS')}) 

     Date 
0 2013-07-01 
1 2013-08-01 
2 2013-09-01 
3 2013-10-01 
... 

38 2016-09-01 
39 2016-10-01 
40 2016-11-01 
41 2016-12-01 

Daten sollten mit dieser Logik, obwohl halten nur Datum Main und der Rest der Spalten für beide Datenrahmen zusammengefasst werden:

(sortiert umgekehrter chronologischer Reihenfolge)

MERGED 
     Date Main Date Secondary 
0  2016-07-26 2016-07-01 
1  2016-04-26 2016-04-01 
2  2016-01-26 2016-01-01 
3  2015-10-27 2015-10-01 
4  2015-07-21 2015-07-01 
5  2015-04-27 2015-04-01 
6  2015-01-27 2015-01-01 
7  2014-10-20 2014-10-01 
8  2014-07-22 2014-07-01 
9  2014-04-23 2014-04-01 
10 2014-01-27 2014-01-01 
11 2013-10-28 2013-10-01 
12 2013-07-23 2013-07-01 

Die Lösungen, die ich fand, beziehen sich auf das Zusammenführen von 2 Daten, die am nächsten sind, aber für diesen Fall könnte der nächste Begriff ein sekundäres Datum nach dem Hauptdatum bedeuten, das die "vergangene" Bedingung verletzt.

Merge dataframe on closest date

Dieser sieht ähnlich aus, obwohl ich nicht weiß, wie man es auf meinen Fall anwendet.

How to merge two dataframes based on the closest (or most recent) timestamp

Answer 1

Hier ist ein Versuch mit merge_asof:

df = pd.merge_asof(main.set_index('Date').sort_index(), 
        sec.set_index('Date',drop=False).sort_index(), 
        left_index=True, 
        right_index=True, 
        direction='backward') # backward is the default, so you 
              # can leave this out if you prefer 

df.rename(columns={'Date':'Date_sec'})\ 
    .sort_index(ascending=False).reset_index() 

A Syntax Hinweis: Die drop=False notwendig ist, um sicherzustellen, dass das Datum von dem sekundären Datenrahmen erhalten bleibt. Ohne es enthält das zusammengeführte Datenframe nur das Datum aus dem Hauptdatenframe.

Ergebnisse:

  Date Date_sec 
0 2016-07-26 2016-07-01 
1 2016-04-26 2016-04-01 
2 2016-01-26 2016-01-01 
3 2015-10-27 2015-10-01 
4 2015-07-21 2015-07-01 
5 2015-04-27 2015-04-01 
6 2015-01-27 2015-01-01 
7 2014-10-20 2014-10-01 
8 2014-07-22 2014-07-01 
9 2014-04-23 2014-04-01 
10 2014-01-27 2014-01-01 
11 2013-10-28 2013-10-01 
12 2013-07-23 2013-07-01