下面是一种使用pd.merge_asof的 numeric 索引的方法：
1.将索引转换为系列（pd.Index.to_series）并添加名称（Series.rename）。
1.使用pd.merge_asof，合并索引并将direction参数设置为所需的值，然后选择列s2（即idx2的值）。
使用列表理解：

s1 = idx1.to_series().rename('s1')
s2 = idx2.to_series().rename('s2')

nearest, bfill, ffill = [(pd.merge_asof(s1, s2, 
                                        direction=direction, 
                                        left_index=True, 
                                        right_index=True)['s2']) 
                         for direction in ['nearest','backward','forward']]

图纸：

nearest

2023-06-02   2023-06-03
2023-06-04   2023-06-03
2023-06-06   2023-06-08
2023-06-08   2023-06-08
2023-06-10   2023-06-08
2023-06-12   2023-06-08
Name: s2, dtype: datetime64[ns]

bfill

2023-06-02          NaT
2023-06-04   2023-06-03
2023-06-06   2023-06-03
2023-06-08   2023-06-08
2023-06-10   2023-06-08
2023-06-12   2023-06-08
Name: s2, dtype: datetime64[ns]

ffill

2023-06-02   2023-06-03
2023-06-04   2023-06-08
2023-06-06   2023-06-08
2023-06-08   2023-06-08
2023-06-10          NaT
2023-06-12          NaT
Name: s2, dtype: datetime64[ns]

请注意文档中的以下声明（原件大写）：
数据必须有序。此外，这必须是一个数字列，如datetimelike、integer或float。