通过忽略数据帧中的秒值来比较两个日期

Question

这是数据帧1

index                 date  Count
4      2021-01-08 07:52:18   1
3      2021-01-08 08:53:34   10
0      2021-01-09 07:56:54   12
5      2021-01-09 09:52:17   13
1      2021-01-12 07:55:58   5

这是数据帧2

date                  Count
2021-01-08 07:52:00    0
2021-01-08 07:53:00    0
2021-01-08 07:54:00    0
2021-01-08 07:55:00    0
2021-01-08 07:56:00    0
...                    ...
2021-01-14 08:45:00    0
2021-01-14 08:46:00    0
2021-01-14 08:47:00    0
2021-01-14 08:48:00    0
2021-01-14 08:49:00    0

[8698 rows x 1 columns]

我需要将第一个数据帧的计数设置为第二个数据帧的计数。 从dataframe 1读取值并在datagrame 2中搜索。如果找到，则替换计数值

但问题是第一个数据帧中的“seconds”值。在进行比较时，是否可以忽略它。（我可以创建逻辑，但我需要一些快速方法，可能是python或pandas中的内置函数）

Answer 1

如果在分钟内运行df1并重新采样，它将从最小日期和时间向上采样到最大日期和时间。如果您使用df2的索引对其进行重新索引，您将获得所需的输出。我借用了一些代码从@Joe Ferndz创建数据

import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'date':['2021-01-08 07:52:18','2021-01-08 08:53:34',
                            '2021-01-09 07:56:54','2021-01-09 09:52:17',
                            '2021-01-12 07:55:58'],
                    'count':[1,10,12,13,5]})
df1['date'] = pd.to_datetime(df1['date'])
df1.set_index('date', inplace=True)
df1 = df1.resample('min').sum()

d_range = pd.date_range('2021-01-08 07:52:00', '2021-01-14 08:49:00', freq='1min')
df2 = pd.DataFrame(index=d_range)

df1 = df1.reindex(df2.index, fill_value=0)
df1

    count
2021-01-08 07:52:00     1
2021-01-08 07:53:00     0
2021-01-08 07:54:00     0
2021-01-08 07:55:00     0
2021-01-08 07:56:00     0
...     ...
2021-01-14 08:45:00     0
2021-01-14 08:46:00     0
2021-01-14 08:47:00     0
2021-01-14 08:48:00     0
2021-01-14 08:49:00     0