我有一个DataFrame，D1：
Date Symbol ICO_to
5/28/2017 18:00 MYST 5/30/2017
5/29/2017 18:00 MYST 5/30/2017
5/30/2017 18:00 MYST 5/30/2017
6/1/2017 18:00 MYST 5/30/2017
6/2/2017 18:00 MYST 5/30/2017
6/3/2017 18:00 MYST 5/30/2017
6/4/2017 18:00 MYST 5/30/2017
6/5/2017 18:00 MYST 5/30/2017
6/6/2017 18:00 MYST 5/30/2017对于每个This link，我正在尝试两种方法来标识最接近“ ICO_to”日期值（所有行具有相同值）的“ Date”值（最匹配）。首先，我尝试截断，这将删除直到该Date值的行：
D1.Date = pd.to_datetime(D1.Date)
D1.rename(columns={'ICO to': 'ICO_to'}, inplace=True)
D1.ICO_to = pd.to_datetime(D1.ICO_to)
ICO_to = D1['ICO_to'][0] #All values in this column are the same, I just want to reference that value
ICO_to = pd.to_datetime(ICO_to) # to make sure the value is a datetime
First_date_row = D1['Date'].truncate(before=ICO_to).iloc[-1] #Remove all rows not after/= to the ICO_to date value
但是我得到这个错误：
TypeError: Cannot compare type 'Timestamp' with type 'long'
好吧，我知道这些是日期时间值，所以不确定是什么交易。 ICO_to变量是一个时间戳。我尝试这样：
First_date_row = D1['Date'].loc[D1.index.get_loc(datetime.datetime(D1['ICO_to'][0]),method='nearest')] #Identify the row where 'Date' nearest matches 'ICO_to' value at row 0
使用此而不是截断，我得到此错误：
TypeError: an integer is required
如何确定最接近ICO_to值的Date值，或通过截断删除最接近的匹配之前的所有行？两种方法都可以。
最佳答案
如果将行转换为日期时间对象，则只需对列进行简单的数学运算即可找到绝对的最小距离。
import pandas as pd
D1.Date = pd.to_datetime(D1.Date)
D1.ICO_to = pd.to_datetime(D1.ICO_to)
D1[min(abs(D1.Date - D1.ICO_to)) == abs(D1.Date - D1.ICO_to)]
Date Symbol ICO_to
1 2017-05-29 18:00:00 MYST 2017-05-30 00:00:00
如您所见，您需要仔细注意“亲密”的含义。既然您在日期上有小时信息，但在ICO_to上只有一天的时间，那么您是指午夜还是一天中午或任何时间？最后一个选项会使此方法复杂化一点。
如果要使数据框的所有部分都达到该值，则可以执行此操作。首先对
DataFrame进行排序以确保其排序，然后对所有小于或等于最小值的索引进行切片。D1.sort_values(by='Date', inplace=True)
D1.reset_index(drop=True)
D1[D1.index <= D1[min(abs(D1.Date - D1.ICO_to)) == abs(D1.Date - D1.ICO_to)].index[0]]
Date Symbol ICO_to
0 2017-05-28 18:00:00 MYST 2017-05-30 00:00:00
1 2017-05-29 18:00:00 MYST 2017-05-30 00:00:00
关于python - Pandas 在2列中匹配最接近的Datetime值-类型为整型/长错误，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/49441095/