pandas 合并 asof 与多个匹配项

Question

我想 pandas merge_asof 加入以下数据帧

ll = pd.DataFrame([[pd.to_datetime('2010-01-01')], [pd.to_datetime('2010-02-01')]], columns = ['date_left'])
rr = pd.DataFrame([[pd.to_datetime('2010-01-01'), 12],
                   [pd.to_datetime('2010-01-01'), 6]], columns = ['date_right', 'variable'])

这是，ll：

    date_left
0   2010-01-01
1   2010-02-01

和 rr：

    date_right  variable
0   2010-01-01  12
1   2010-01-01  6

以下

pd.merge_asof(ll, rr, left_on = 'date_left', right_on='date_right', direction='backward')

得到我

    date_left   date_right  variable
0   2010-01-01  2010-01-01  6
1   2010-02-01  2010-01-01  6

但我想（并且期望，因为它是左连接）

    date_left   date_right  variable
0   2010-01-01  2010-01-01  6
1   2010-01-01  2010-01-01  12
2   2010-02-01  2010-01-01  6
3   2010-02-01  2010-01-01  12

我怎样才能达到这个结果？

---- 编辑 ----: Sammywemmy 给出了使用管理员 conditional_join 的解决方案。 这适用于我上面发布的简约示例。 但是，我仍然想要 merge_asof 功能的 rest。 我的意思是：

ll = pd.DataFrame([[pd.to_datetime('2010-01-01')], [pd.to_datetime('2010-02-01')],[pd.to_datetime('2010-03-01')], [pd.to_datetime('2010-04-01')]], columns = ['date_left'])

ll =

    date_left
0   2010-01-01
1   2010-02-01
2   2010-03-01
3   2010-04-01

和

rr = pd.DataFrame([[pd.to_datetime('2010-01-01'), 12],
                   [pd.to_datetime('2010-01-01'), 6],
                   [pd.to_datetime('2010-03-01'), 3]], columns = ['date_right', 'variable'])

rr =

date_right  variable
0   2010-01-01  12
1   2010-01-01  6
2   2010-03-01  3

然后我想：

    date_left   date_right  variable
0   2010-01-01  2010-01-01  6
1   2010-01-01  2010-01-01  12
2   2010-02-01  2010-01-01  6
3   2010-02-01  2010-01-01  12
4   2010-03-01  2010-03-01  3
5   2010-04-01  2010-03-01  3

而有条件的加入会给我：

    date_left   date_right  variable
0   2010-01-01  2010-01-01  12
1   2010-01-01  2010-01-01  6
2   2010-02-01  2010-01-01  12
3   2010-02-01  2010-01-01  6
4   2010-03-01  2010-01-01  12
5   2010-03-01  2010-01-01  6
6   2010-03-01  2010-03-01  3
7   2010-04-01  2010-01-01  12
8   2010-04-01  2010-01-01  6
9   2010-04-01  2010-03-01  3

谢谢

Answer 1

一种选择是使用pyjanitor的conditional_join ：

# pip install pyjanitor
import pandas as pd
import janitor
ll.conditional_join(rr, 
                    # column from left, column from right, operator
                   ('date_left', 'date_right', '>='), 
                    how = 'left')
 
   date_left date_right  variable
0 2010-01-01 2010-01-01        12
1 2010-01-01 2010-01-01         6
2 2010-02-01 2010-01-01        12
3 2010-02-01 2010-01-01         6