表A和表B都有同一个字段ID，表B中有ID、日期、价格三个字段，每个ID有多个价格，但是时间不是同一天，怎么通过merge得到表B中最近时间的价格呢
pd.merge左表的字段唯一，右表字段不唯一，怎么将右表中时间最近的值匹配给左表？
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python技巧(数据分析及可视化) 2021-04-27 19:09关注之前回答过一个类似的问题.可参考
https://ask.csdn.net/questions/7410819
思路是先merge, 这样数据会变多, 然后相减计算时间差, 分组筛选值最小的(可先排序)
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- 2021-04-27 18:57回答 1 已采纳 之前回答过一个类似的问题.可参考 https://ask.csdn.net/questions/7410819 思路是先merge, 这样数据会变多, 然后相减计算时间差, 分组筛选值最小的(可先
- 2022-03-20 22:45回答 2 已采纳 document = MailMerge(template)放 for 循环中试试 for row in sheet.iter_rows(min_row=2, max_row=38,min_col=1
- 2022-01-24 01:28回答 8 已采纳 import pandas as pd import glob import os # 获取当前路径 cwd = os.getcwd() # 要拼接的文件夹及其完整路径，注不要包含中文 ## 待读
- 2022-04-25 11:36空中旋转篮球的博客 1.pd.merge函数介绍 pd.merge(left, right, how='inner', on=None, left_on=None, right_on=None, left_index=False, right_index=False, sort=True, suffixes=('_x', '_y'), copy=True, indicator=False, ...
- 2020-10-30 23:39回答 1 已采纳 merge使用并进行连接前，要注意对连接的关键字做字符化或者整型化，保证连接的关键字值和类型一致。
- 2022-04-06 22:48回答 4 已采纳 整体修改如下，修改处见注释，供参考： #include <stdio.h> #include <malloc.h> #define ERROR 0 #define OK 1 t
- 2021-07-21 11:34回答 1 已采纳 result = pd.merge(data, data1, left_on="ID", right_on="ID", how="left")result = result.drop(['姓名','星
- 2020-12-23 13:07卖腿毛养你啊的博客 摘要数据分析与建模的时候大部分时间在数据准备上，包括对数据的加载、清理、转换以及重塑。pandas提供了一组高级的、灵活的、高效的核心函数，能够轻松的将数据规整化。这节主要对pandas合并数据集的merge函数进行...
- 2021-11-18 15:15回答 1 已采纳 试试在writer中添加 mode='a'看看如何，writer = pd.ExcelWriter(filename, engine='openpyxl', mode='a')
- 2022-03-28 18:04回答 1 已采纳 import pandas as pd df1 = pd.DataFrame({'Name': ['A', 'A', 'B', 'B'], 'grade': [
- 2022-07-27 11:44回答 2 已采纳 修改如下，供参考： #include <iostream> using namespace std; typedef struct LNode { int data; st
- 2022-06-14 22:21我爱Python数据挖掘的博客 数据的合并与关联是数据处理过程中经常遇到的问题，在SQL、HQL中大家可能都有用到 join、uion all 等 ，在 Pandas 中也有同样的功能，来满足数据处理需求，个人感觉 Pandas 处理数据还是非常方便，数据处理效率比较...
- 2019-07-18 16:27回答 2 已采纳 解决了，发现还是我太笨了，把大象放冰箱一共需要三步：1、把表从MYSQL中取出来放到DataTable；2、操作DataTable（网上案例太多了，基本都正确，Merge方法即可）；3、再把DataT
- 2022-01-01 20:28wumingxiaoyao的博客 在进行数据合并时，Excel 数据，我们用到最多的是 vlookup 函数，SQL 数据库数据，join 用得最多，都可以实现多表匹配查询，合并等功能。Python 的 Pandas 也有有类似的功能函数，就是我们今天要介绍的 pd.merge() ...
- 2022-06-14 11:02数据人阿多的博客 数据的合并与关联是数据处理过程中经常遇到的问题，在SQL、HQL中大家可能都有用到 join、uion all 等 ，在 Pandas 中也有同样的功能，来满足数据处理需求，个人感觉Pandas 处理数据还是非常方便，数据处理效率比较高...
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