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我有来自三个完全不同的传感器源的时间序列数据作为 CSV 文件,我想将它们合并到一个大的 CSV 文件中。我已经设法使用 numpy 的 genfromtxt 将它们读入 numpy,但我不确定从这里开始做什么。
基本上,我所拥有的是这样的:
表 1:
timestamp val_a val_b val_c
表 2:
timestamp val_d val_e val_f val_g
表 3:
timestamp val_h val_i
所有时间戳都是 UNIX 毫秒时间戳,如 numpy.uint64。
我想要的是:
timestamp val_a val_b val_c val_d val_e val_f val_g val_h val_i
...其中所有数据按时间戳组合和排序。三个表中的每一个都已按时间戳排序。由于数据来自不同的来源,因此无法保证表 1 中的时间戳也会出现在表 2 或表 3 中,反之亦然。在这种情况下,空值应标记为 N/A。
到目前为止,我已经尝试使用 pandas 像这样转换数据:
df_sensor1 = pd.DataFrame(numpy_arr_sens1)
df_sensor2 = pd.DataFrame(numpy_arr_sens2)
df_sensor3 = pd.DataFrame(numpy_arr_sens3)
然后尝试使用 pandas.DataFrame.merge,但我很确定这对我现在尝试做的事情不起作用。谁能指出我正确的方向?
最佳答案
我认为你可以简单地
时间戳
定义为每个DataFrame
的index
(使用set_index
)join
将它们与 'outer'
方法合并timestamp
转换为 datetime
这是它的样子。
# generating some test data
timestamp = [1440540000, 1450540000]
df1 = pd.DataFrame(
{'timestamp': timestamp, 'a': ['val_a', 'val2_a'], 'b': ['val_b', 'val2_b'], 'c': ['val_c', 'val2_c']})
# building a different index
timestamp = timestamp * np.random.randn(abs(1))
df2 = pd.DataFrame(
{'timestamp': timestamp, 'd': ['val_d', 'val2_d'], 'e': ['val_e', 'val2_e'], 'f': ['val_f', 'val2_f'],
'g': ['val_g', 'val2_g']}, index=index)
# keeping a value in common with the first index
timestamp = [1440540000, 1450560000]
df3 = pd.DataFrame({'timestamp': timestamp, 'h': ['val_h', 'val2_h'], 'i': ['val_i', 'val2_i']}, index=index)
# Setting the timestamp as the index
df1.set_index('timestamp', inplace=True)
df2.set_index('timestamp', inplace=True)
df3.set_index('timestamp', inplace=True)
# You can convert timestamps to dates but it's not mandatory I think
df1.index = pd.to_datetime(df1.index, unit='s')
df2.index = pd.to_datetime(df2.index, unit='s')
df3.index = pd.to_datetime(df3.index, unit='s')
# Just perform a join and that's it
result = df1.join(df2, how='outer').join(df3, how='outer')
result
关于python - 使用 numpy/pandas 按时间戳合并时间序列数据,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/32215024/
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