我有两个熊猫数据帧df1和df2，如下所示：
df1包含按递增时间顺序排列的a类型的所有数据：
type Date
0 a 1970-01-01
1 a 2008-08-01
2 a 2009-07-24
3 a 2010-09-30
4 a 2011-09-29
5 a 2013-06-11
6 a 2013-12-17
7 a 2015-06-02
8 a 2016-06-14
9 a 2017-06-21
10 a 2018-11-26
11 a 2019-06-03
12 a 2019-12-16
df2，包含按递增时间顺序排列的b类型的所有数据：
type Date
0 b 2017-11-29
1 b 2018-05-30
2 b 2018-11-26
3 b 2019-06-03
4 b 2019-12-16
5 b 2020-06-18
6 b 2020-12-17
7 b 2021-06-28
如果类型a条目和类型b条目之间的日期差在一年内，则它们被确定为匹配。一个类型的a条目只能与另一个类型b条目匹配，反之亦然。时间效率高，我如何按照以下时间顺序找到匹配对的最大数量？
type1 Date1 type2 Date2
0 a 2017-06-21 b 2017-11-29
1 a 2018-11-26 b 2018-05-30
2 a 2019-06-03 b 2018-11-26
3 a 2019-12-16 b 2019-06-03
使用merge_asof:
df3 = pd.merge_asof(df1.rename(columns={'Date':'Date2', 'type':'type1'}),
df2.rename(columns={'Date':'Date1', 'type':'type2'}),
left_on='Date2',
right_on='Date1',
direction='nearest',
allow_exact_matches=False,
tolerance=pd.Timedelta('365 days')).dropna(subset=['Date1'])
print (df3)
type1 Date2 type2 Date1
9 a 2017-06-21 b 2017-11-29
10 a 2018-11-26 b 2018-05-30
11 a 2019-06-03 b 2018-11-26
12 a 2019-12-16 b 2020-06-18