如何合并两个时间戳不同的Pandas

Question

我需要把两个数据集合并成一个数据集。在

我有两个生成的数据帧-pandas，一个每隔~秒采样一次，另一个每隔~120秒采样一次。在

如何合并这两个，由应用程序的间隔控制。120秒生成任务。在

我目前已经从快速生成的1秒中提取了每120个样本集。数据集。这些都不准确，1秒内有点抖动。在

                     Time  Torque [Nm]  Speed [1/s]
54240 2017-04-05 21:21:21       938.00       3000.0
54252 2017-04-05 21:23:23       936.25       3000.0
54264 2017-04-05 21:25:24       948.50       3000.0
54276 2017-04-05 21:27:26       948.50       3000.0
54288 2017-04-05 21:29:28       936.25       3000.0
54300 2017-04-05 21:31:29       952.00       3000.0
54312 2017-04-05 21:33:31       945.00       3000.0
54324 2017-04-05 21:35:33       927.50       3000.0

同样的，我有120秒积分的数据集

^{pr2}$

时间戳不完全相同，可能包含一点抖动。在

我想合并数据列，这样在相同的120秒间隔内出现的数据（扭矩[Nm]，速度[1/s]，FFT ISO，FFTe:FO）。在

也许我应该定义一个120秒的“参考间隔”，并将数据放入这些大小相等的插槽中。在

假设可以使用pd.concat或pd.append来完成，但我还没有完全弄清楚如何实现

感谢任何帮助

Answer 1

使用^{}方法，通过取每个120秒周期内所有值的平均值，将索引规范化为两个都具有频率120S。在

resampled1 = df1.resample('120S').mean()
resampled2 = df2.resample('120S').mean()
result = resampled1.join(resampled2)

---

例如

^{pr2}$

收益率

^{3}$