pandas的merge_asof用法
`merge_asof` 是 Pandas 中的一个函数，用于执行“近似外连接”（Asymmetric Outer Join）。其目的是基于“最近可用的匹配”将两个数据框（或系列）结合起来。当你要基于非精确匹配来连接两个数据框时，这个函数特别有用。
以下是 `merge_asof` 的基本用法：
```python
_asof(left, right, on=None, left_on=None, right_on=None, by=None, left_by=None, right_by=None, suffixes=('_x', '_y'), copy=True, indicator=False, allow_exact_matches=True, direction='backward',tolerance=None)
```
参数说明：
`left` 和 `right`: 要合并的左数据框和右数据框。
`on`: 连接的键。这必须是两个数据框中都存在的列名。
`left_on` 和 `right_on`: 仅用于左/右数据框的键。
`by`: 当合并的键不在数据框的列中时使用。
`suffixes`: 当有重复的键时，用于区分重复列名的后缀。
`copy`: 是否复制数据框。默认为 True。merge函数
`indicator`: 是否在结果中添加一个指示器列，指示哪些行来自左数据框，哪些来自右数据框。
`allow_exact_matches`: 是否允许精确匹配。默认为 True。
`direction`: 匹配方向。可以是 'backward'（默认，从大到小）或 'forward'（从小到大）。
`tolerance`: 可选参数，表示匹配容忍度。
示例：
假设我们有两个数据框，一个包含日期和ID，另一个包含日期和价格。我们想要基于日期将它们合并，但日期可能不是完全匹配的。我们可以使用 `merge_asof` 来实现这个目标：
```python
import pandas as pd
创建示例数据框
df1 = ({'date': _range(start='', periods=5), 'ID': [1, 2, 3, 4, 5]})
df2 = ({'date': _range(start='', periods=6), 'price': [100, 101, 102, 103, 104, 105]})
使用 merge_asof 合并数据框
result = _asof(df1, df2, on='date', tolerance=('1 day'))
print(result)
```
此示例将显示一个新数据框，其中包含每个ID与其最近的匹配日期和对应的价格。如果某天没有匹配的价格，则该价格将为NaN。

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