两表按姓名列及时间列匹配，时间列要加上前后15天范围进行匹配

在数据库或数据分析中，如果你想通过姓名和时间列在两张表之间进行匹配，并且要考虑时间列的前后15天范围，通常会涉及到窗口函数或者是自连接操作。假设你有两张表格，一张叫做TableA，另一张叫TableB，都包含姓名（Name）和时间戳（Timestamp）字段，可以尝试以下步骤：

1. **窗口函数** (SQL示例):
- 对于SQL，你可以使用窗口函数`ROW_NUMBER()`和`OVER()`子句来排序并标记每行的时间戳，然后选择前15天和后15天的数据。

   SELECT A.*, B.*
   FROM (
       SELECT Name, Timestamp,
              ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY Name ORDER BY Timestamp) AS rank
       FROM TableA
   ) A
   LEFT JOIN (
       SELECT Name, Timestamp,
              ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY Name ORDER BY Timestamp DESC) AS rank
       FROM TableB
   ) B
   ON A.Name = B.Name AND
      A.Timestamp BETWEEN B.Timestamp - INTERVAL '15 days' AND B.Timestamp + INTERVAL '15 days'
   WHERE A.rank BETWEEN B.rank - 15 AND B.rank + 15

2. **自连接** (Python示例 with pandas DataFrame):
- 如果使用pandas，你可以使用`merge`函数结合`rolling`窗口来达到类似的效果。

   import pandas as pd
   window = pd.Timedelta(days=15)

   df_a = ...  # load TableA data into a DataFrame
   df_b = ...  # load TableB data into another DataFrame

   df_a = df_a.merge(
       df_b, on='Name',
       suffixes=('', '_b'),
       how='left'
   )
   df_a = df_a[
       (df_a['Timestamp'] <= df_a['Timestamp_b'] + window) &
       (df_a['Timestamp_b'] <= df_a['Timestamp'] + window)
   ]

这里我们首先左右连接两个DataFrame，然后筛选出时间范围内匹配的行。

请注意，具体的实现可能会因数据库的不同而有所差异，上述例子仅作参考。在实际操作时，记得根据你的环境和工具进行调整。