Python pandas 在时间列上合并数据帧意外结果答案

【问题标题】：Python pandas merge dataframes on time column unexpected resultPython pandas 在时间列上合并数据帧意外结果
【发布时间】：2021-03-04 14:33:17
【问题描述】：

我想按相同的时间列合并两个 pandas 数据帧：

                   Time  g41ko_fuell_hires
0  2021-02-25 19:09:637             120.34
1  2021-02-25 19:09:737             120.46
2  2021-02-25 19:09:837             120.44
3  2021-02-25 19:09:937             120.31
4  2021-02-25 19:09:037             120.35
(308329, 2)

                   Time  g42ko_fuell_hires
0  2021-02-25 19:09:637             118.95
1  2021-02-25 19:09:737             118.94
2  2021-02-25 19:09:837             118.95
3  2021-02-25 19:09:937             118.90
4  2021-02-25 19:09:037             118.85
(308329, 2)

我如下调用 pd.merge

df_final = pd.merge(dfs[0],dfs[1],on='Time',how='inner')

我得到的是

        Time  g41ko_fuell_hires  g42ko_fuell_hires
0    2021-02-25 19:09:637             120.34             118.95
1    2021-02-25 19:09:637             120.34             118.71
2    2021-02-25 19:09:637             120.34             119.90
3    2021-02-25 19:09:637             120.34             119.70
4    2021-02-25 19:09:637             120.34             119.25
...                        ...                ...                ...
18318296  2021-02-26 03:43:971             119.42             119.55
18318297  2021-02-26 03:43:971             119.42             119.76
18318298  2021-02-26 03:43:971             119.42             120.15
18318299  2021-02-26 03:43:971             119.42             120.29
18318300  2021-02-26 03:43:971             119.42             120.50

[1000 rows x 3 columns]
(18318301, 3)

显然，第一个数据帧的第一个条目像叉积一样重复。我希望最终有 308329 行，每行有两个数据列。

我做错了什么？

【问题讨论】：

308329**2 大约是 10^11，比您的结果大很多。您可能想检查 Time 的独特性

标签： python pandas merge

【解决方案1】：

发现错误。

时间列看起来像时间，但它是对象（由于从 grafana 导出错误导致格式错误：需要YYYY-MM-DD HH:mm:ss.SSS）。

所以我需要将时间列转换为

df0['Time'] = pd.to_datetime(df0['Time'], format='%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f')

一切都还好。

【讨论】：