pandas 中基于时间范围条件进行表连接

在Pandas中，如果你想基于时间范围条件进行表连接，通常可以使用`merge()`、`concat()`或`query()`等函数，结合`pd.Timestamp`或`datetime`对象来筛选时间区间。以下是几种常见方法：

1. **merge() + .loc**:

   merged_df = pd.merge(left_df, right_df, on='common_column',
                        left_index=(left_df['timestamp_column'] > start_time) & (left_df['timestamp_column'] < end_time),
                        right_index=(right_df['timestamp_column'] > start_time) & (right_df['timestamp_column'] < end_time))

这里假设`timestamp_column`是包含时间戳的列，start_time和end_time是你想要的区间起止点。

2. **query()函数**:

   filtered_left = left_df.query('timestamp_column >= @start_time & timestamp_column <= @end_time')
   merged_df = filtered_left.merge(right_df, on='common_column')

query()函数会返回一个新的DataFrame，只包含满足时间条件的数据。

3. **使用merge_asof()**:
对于近似匹配的时间点，`merge_asof()`函数可能会更合适，特别是有先后顺序的时间序列数据：

   merged_df = pd.merge_asof(left_df, right_df, on='timestamp_column', by='shared_column', tolerance=timedelta(hours=1))

指定一个容忍度（如timedelta），找出最近的时间匹配。

记得在进行时间区间连接时，确保两边的数据集都已按照日期排序。