Question

我认为这是一个简单的问题，但我还没有找到答案：
我有很多 CSV 文件，我想在“End Time”列上合并，

End Time
2016.03.17 23:30
2016.03.18 21:30
2016.03.20 23:30
2016.03.21 23:30
2016.03.22 23:30
2016.03.23 23:30
2016.03.24 07:30

merged1 = pd.merge( new_df1a, new_df1b, on = 'End Time' )
merged2 = pd.merge( merged1,  new_df1c, on = 'End Time' )
merged3 = pd.merge( merged2,  new_df1d, on = 'End Time' )

我想在End Time文件中修改 CSV ：
2016.03.23 00:00至2016.03.23
因为如果它们不完全匹配就不会合并。
2016.03.23 00:30不会与2016.03.23 00:00

合并

我认为有两种方法：

在所有00:00

CSV

仅对所有2016.03.23文件的日期CSV进行合并。日期条目每天都在变化。

可以通过以下方式消除时钟时间：

df1b = pd.read_csv("C:/Users/Chris/AppData/Roaming/MetaQuotes/Terminal/A6DFBB1B8DE9672D2328FF3445436DEC/MQL4/Files/MetaTrader - ActivTrades/MP - Multi Composite Profiles-v2.1/AUDCAD/0000-2359/Overlay-3Days-PriceSteps-1.MinDistPrices-4.MinDistTPOs-3.csv")

df1b.rename(columns={"Range" : "R3audcad"}, inplace=True)

keep_cols = [ "End Time","R3audcad"]

new_df1b = df1b[keep_cols]

new_df1b['End Time'].map(lambda x: str(x)[:-5])

new_df1b.to_csv("C:/Users/Chris/AppData/Roaming/MetaQuotes/Terminal/A6DFBB1B8DE9672D2328FF3445436DEC/MQL4/Files/MetaTrader - ActivTrades/MP - Multi Composite Profiles-v2.1/VAs/va3audcad.csv", index=False)

df1b = pd.read_csv("C:/Users/Chris/AppData/Roaming/MetaQuotes/Terminal/A6DFBB1B8DE9672D2328FF3445436DEC/MQL4/Files/MetaTrader - ActivTrades/MP - Multi Composite Profiles-v2.1/VAs/va3audcad.csv")

但它不起作用。

我该如何解决？

合并日期列

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