Question

我有两个数据集，A和B：

设置A：
日期时间 数据
6/21/2016 00:00:01 1
6/21/2016 01:00:00 2
6/21/2016 02:03:00 3

设置B：
日期时间 数据
2016/6/21 00:01:10 10
6/21/2016 01:02:00 20
6/21/2016 01:23:00 30
6/21/2016 01:30:00 40
6/21/2016 02:01:00 50

我可以在两个单独的图上绘制两组，其开始和结束时间戳大致相同。（实际上，Set B增量为5秒，Set A增量为1分钟）

我想做的是：
1）用秒填充Set A和Set B（见下表）。
2）空数据正常，matplotter
应该忽略它 3）用新的日期时间绘制目的：我想这样做是将多个数据源（datetime-temperature，datetime-datalogger等）与单个时间线组合在一起。

我的问题：
a）是否有预先构建的算法（matplotlib，datetime，其他一些模块）来完成1）？
b）如果a）是否定的，那么完成1）的最佳方法是什么？ c）是否有更好（更容易）的方法来实现目的？

设置A：
日期时间 数据
6/21/2016 00:00:01 1
2016/6/21 00:00:02
2016/6/21 00:00:03
...
2016/6/21 00:59:58
2016/6/21 00:59:59
6/21/2016 01:00:00 2
6/21/2016 01:00:01
6/21/2016 01:00:02
...
6/21/2016 02:02:58
6/21/2016 02:02:59
6/21/2016 02:03:00 3

设置B：
日期时间 数据
6/21/2016 00:00:01
2016/6/21 00:00:02
...
2016/6/21 00:01:08
2016/6/21 00:01:09
2016/6/21 00:01:10 10
2016/6/21 00:01:11
2016/6/21 00:01:12
...
6/21/2016 02:00:58
6/21/2016 02:00:59
6/21/2016 02:01:00 50
...
6/21/2016 02:02:59
6/21/2016 02:03:00

Answer 1

跳过问题（c）的权利，如果是我，我不会用第二个分辨率填充两个数据集。相反，我会做一个简单的pd.merge和情节。

df_C = pd.merge(df_A, df_B, how='outer', left_index=True, right_index=True)
# forward fill data
df_C.ffill(inplace=True)

现在df_C是

In [68]: df_c
Out[68]: 
                     dataA  dataB
2016-06-21 00:00:01    1.0    NaN
2016-06-21 00:01:10    1.0   10.0
2016-06-21 01:00:00    2.0   10.0
2016-06-21 01:02:00    2.0   20.0
2016-06-21 01:23:00    2.0   30.0
2016-06-21 01:30:00    2.0   40.0
2016-06-21 02:01:00    2.0   50.0
2016-06-21 02:03:00    3.0   50.0

然后只需致电df_C.plot()即可绘制数据。

如果您想要获得第二个分辨率，可以通过使用pd.date_range

重置索引来实现此目的

df_C.reindex(pd.date_range(df_C.index.min(), df_C.index.max(), freq='s'))

如何绘制具有不同时间间隔的两个数据集，并让它们在Python Matplotlib中共享轴

1 个答案: