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在Python中合并列和时差值为1分钟的Dataframe

，可以使用pandas库来实现。

首先，我们需要导入pandas库：

import pandas as pd

然后，我们可以创建两个示例的Dataframe，分别命名为df1和df2：

df1 = pd.DataFrame({'时间': ['2022-01-01 00:00:00', '2022-01-01 00:01:00', '2022-01-01 00:02:00'],
                    '数值1': [1, 2, 3]})
df2 = pd.DataFrame({'时间': ['2022-01-01 00:01:00', '2022-01-01 00:02:00', '2022-01-01 00:03:00'],
                    '数值2': [4, 5, 6]})

接下来，我们需要将时间列转换为Datetime类型，并设置为Dataframe的索引：

df1['时间'] = pd.to_datetime(df1['时间'])
df1 = df1.set_index('时间')

df2['时间'] = pd.to_datetime(df2['时间'])
df2 = df2.set_index('时间')

然后，我们可以使用pandas的merge_asof函数将两个Dataframe按照时间合并，并设置tolerance参数为pd.Timedelta('1 minute')，表示时差值为1分钟：

merged_df = pd.merge_asof(df1, df2, left_index=True, right_index=True, tolerance=pd.Timedelta('1 minute'))

最后，我们可以打印合并后的Dataframe：

print(merged_df)

完整的代码如下：

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'时间': ['2022-01-01 00:00:00', '2022-01-01 00:01:00', '2022-01-01 00:02:00'],
                    '数值1': [1, 2, 3]})
df2 = pd.DataFrame({'时间': ['2022-01-01 00:01:00', '2022-01-01 00:02:00', '2022-01-01 00:03:00'],
                    '数值2': [4, 5, 6]})

df1['时间'] = pd.to_datetime(df1['时间'])
df1 = df1.set_index('时间')

df2['时间'] = pd.to_datetime(df2['时间'])
df2 = df2.set_index('时间')

merged_df = pd.merge_asof(df1, df2, left_index=True, right_index=True, tolerance=pd.Timedelta('1 minute'))

print(merged_df)

这段代码的作用是将df1和df2按照时间合并，合并时的时差值为1分钟。合并后的Dataframe将包含两个Dataframe中的所有列，并且只保留时间差值在1分钟以内的行。

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相关搜索:Python -在dataframe列中查找以元音开头和结尾的单词 Python Dataframe:根据行中的特定in计算和显示在列中的值的和 python pandas:检查dataframe的列值是否在另一个dataframe的列中，然后计算并列出它 Python3和Pandas -在DataFrame中创建新行，但DataFrame为空 python中连接的dataframe在导出为csv时显示空行。Python在dataframe和相应的值中填充日期使用python编写的csv文件，在linux中打开时为空在dataframe中创建输出为新列时，如何比较和迭代列中的某些行？在OpenCV中为python和js添加新的函数签名在Python 3.6.3中尝试删除dataframe中的变量时出错

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