不同时间序列数据的合并数据框
创始人
2025-01-09 16:32:40
0

使用pandas中的merge_asof函数将不同时间序列合并到一个数据框中,并且保持时间序列顺序。

示例代码如下:

import pandas as pd

# 创建第一个数据框
df1 = pd.DataFrame({'time': pd.to_datetime(['2020-01-01 01:00:00', '2020-01-01 02:00:00', '2020-01-01 03:00:00']),
                    'value1': [1, 3, 5]})

# 创建第二个数据框
df2 = pd.DataFrame({'time': pd.to_datetime(['2020-01-01 01:30:00', '2020-01-01 03:15:00']),
                    'value2': [2, 4]})

# merge_asof函数合并数据框
merged_df = pd.merge_asof(df1, df2, on='time', direction='nearest')

# 打印合并后的数据框
print(merged_df)

输出结果:

                 time  value1  value2
0 2020-01-01 01:00:00       1       2
1 2020-01-01 02:00:00       3       2
2 2020-01-01 03:00:00       5       4

这个示例中,我们创建了两个不同时间序列的数据框df1和df2,然后使用merge_asof函数将它们合并在一起,并且根据时间戳对数据排序。其中,direction参数被设置为nearest,表示使用最接近的时间戳进行合并。最后,我们打印合并后的数据框,包括了所有的value1和value2列。

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