[pandas] 가장 가까운 키값으로 조인하고 싶을 때 유용한 pandas.merge_asof

거래소 데이터를 처리하면서 거래 체결 데이터와 환율 값을 시간으로 매칭해야 하는 케이스가 생겼다. 하지만 문제는 각각의 거래 체결 시간과 주기적으로 업데이트 하는 환율 데이터의 시간이 오차 없이 매칭되기가 힘들다는 것이다. 여러 모로 방법을 모색하다가 pandas 에서 제공하는 merge_asof 라는 함수를 활용하여 수월하게 작업을 수행할 수 있었다.

pandas.merge_asof(left, right,
    on=None, left_on=None, right_on=None,
    left_index=False, right_index=False,
    by=None, left_by=None, right_by=None,
    suffixes=('_x','_y'),
    tolerance=None,
    allow_exact_matches=True,
    direction='backward')

참고: https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.merge_asof.html#pandas.merge_asof

left 와 right 에는 거래 데이터 프레임과 환율 데이터 프레임이 각각 들어가고, left_on 과 right_on 에는 거래 체결 시간 칼럼명과 환율 기록 시간 칼럼명이 들어간다. 거래 체결 시간 기준 가장 최근의 과거 환율 값을 매칭 시켜 줘야하니 direction = ‘backward’ 를 그대로 사용해준다.

주의할 점은 위 함수로 merge 하기 전에 조인에 쓰이는 키가 데이터 프레임 내에서 정렬 상태여야 한다는 것이다. df.sort_values() 등으로 데이터 프레임을 조인 키로 정렬 후 merge_asof 를 활용해야 기대하는 결과를 얻을 수 있다.

그리고 참고로 판다스가 시간 값을 datetime 으로 인식하지 못한다면 pd.to_datetime 으로 형변환을 한 후 조인을 하면 된다.