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如何合并多个数据帧并按时间戳对其排序-- Pandas Python

在Pandas中,可以使用concat()函数来合并多个数据帧,并使用sort_values()函数按时间戳对其进行排序。

具体步骤如下:

  1. 导入必要的库:
代码语言:txt
复制
import pandas as pd
  1. 创建多个数据帧:
代码语言:txt
复制
df1 = pd.DataFrame({'时间戳': ['2022-01-01 10:00:00', '2022-01-01 10:01:00'],
                    '数值': [1, 2]})
df2 = pd.DataFrame({'时间戳': ['2022-01-01 10:02:00', '2022-01-01 10:03:00'],
                    '数值': [3, 4]})
  1. 使用concat()函数合并数据帧:
代码语言:txt
复制
merged_df = pd.concat([df1, df2])
  1. 将时间戳列转换为日期时间类型:
代码语言:txt
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merged_df['时间戳'] = pd.to_datetime(merged_df['时间戳'])
  1. 使用sort_values()函数按时间戳对数据帧进行排序:
代码语言:txt
复制
sorted_df = merged_df.sort_values(by='时间戳')

最终,sorted_df将是按时间戳排序后的合并数据帧。

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