合并并填充Pandas中不同时间间隔的两个数据帧

Question

我有两个数据帧要合并到Pandas中。它们都有一个datetime列，我正在合并它，但是其中一个每分钟和5分钟（取决于年份）有行，而另一个dataframe每15分钟有一行。如果我做一个外部联接，我可以合并它们，但是只有每15分钟一次的行才会有来自两个数据帧的数据。我想复制15分钟的数据，并用这些数据填充1到5分钟的每一行。因此，12:00AM的数据将填充12:14AM之前（包括12:14AM）的所有行。然后，12:15会被复制并填写到12:29等等。这有意义吗？我怎样才能做到这一点？This question看起来很相似，但我不确定如何实现我的确切场景，尤其是考虑到我的一个数据帧的间隔时间在不同的年份从5分钟变为1分钟。在

Answer 1

回答老问题希望能帮助别人。在

我有一个类似的问题，但是除了两个带有时间戳的数据帧之外，我还有一个额外的列，定义15~15分钟的数据在我的1~1分钟数据内是否匹配。它就像merge中on参数上使用的键，但是由于我有这些额外的数据，所以不能使用pd合并直接。在

我发现这个函数可以直接求解，包括使用参数by的部分额外信息。在

https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.merge_asof.html

文档上的例子非常简单。在

Answer 2

您需要重新对两个数据系列进行采样，以便它们具有相同的间隔，并使用方法“ffill”填充

df1 = df1.resample('m').fillna(method = 'ffill')
df2 = df2.resample('m').fillna(method = 'ffill')