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我有两个数据帧都包含时间序列数据。两者都有两列，一列是以毫秒为单位的 Unix 时间，另一列包含一个值。 Tyhe 两个数据帧具有不同的采样频率。
数据框1:
time [s/1000] DATA1
0 1558970242000 -0.019531
1 1558970242025 -0.078125
2 1558970242050 -0.058594
3 1558970242075 -0.054688
4 1558970242100 -0.046875
. . .
. . .
. . .
数据框2:
time [s/1000] DATA2
0 1558970242000 -0.054567
1 1558970242050 -0.073567
2 1558970242100 -0.954543
. . .
. . .
. . .
期望的输出:
time [s/1000] DATA1 DATA2
0 1558970242000 -0.019531 -0.054567 **hold data for 25ms
1 1558970242025 -0.078125 -0.054567
2 1558970242050 -0.058594 -0.073567
3 1558970242075 -0.054688 -0.073567
5 1558970242100 -0.046875 -0.954543
. . . .
. . . .
. . . .
我在弄清楚如何实现它时遇到了一些麻烦。感谢您的帮助!
最佳答案
这是 merge_asof ( docs ) 的一个很好的用例:
df
time DATA1
0 1558970242000 -0.019531
1 1558970242025 -0.078125
2 1558970242050 -0.058594
3 1558970242075 -0.054688
4 1558970242100 -0.046875
df2
time DATA2
0 1558970242000 -0.054567
1 1558970242050 -0.073567
2 1558970242100 -0.954543
pd.merge_asof(df, df2, on='time')
time DATA1 DATA2
0 1558970242000 -0.019531 -0.054567
1 1558970242025 -0.078125 -0.054567
2 1558970242050 -0.058594 -0.073567
3 1558970242075 -0.054688 -0.073567
4 1558970242100 -0.046875 -0.954543
对于 left DataFrame 中的每一行，默认的 direction='backward' 合并选择右 DataFrame 中的last 行，其 ' on' 键小于或等于左边的键。
在您的情况下，这意味着结果 DataFrame 中的每一行都包含 DATA2 截至行中时间戳的值。 “截至该行的时间戳，这是 DATA2 的最后一个观察值。”
关于python - 如何通过 unix 时间戳合并时间序列数据帧，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/58139541/
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