병합 후 DateTime 형식이 바뀝니다.

Question

시간의 날짜/시간 표현과 변수 열을 포함하는 time 열이있는 두 개의 데이터 프레임이 있습니다. 이 두 데이터 프레임을 병합하고 싶지만 어떤 이유로이 형식은 nn의 datetime 형식을 망칠 것입니다. 다음과 같이 dataframes은

## ECG load 
nn = pd.read_csv('D:\\path\\Nn.csv',delimiter=";",decimal=',',header=None,names=["time","ibi"]) 
fsEcg = 1024 # Sample frequency 
tsEcg = mkdatMovis('2016-10-31T12:16:15.015') #datetime rep of Start time string 
nn.loc[:,'time'] = nn.time/fsEcg # convert sample number to seconds 
ecgTime = zip(tsEcg + datetime.timedelta(seconds=float(cmt)) for cmt in nn.time) 
nn.loc[:,'time'] = ecgTime 

## EDA load 
eda = pd.read_csv('D:\\path\\eda.csv',\ 
        delimiter=";",decimal=',',header=None,names=["eda"]) 
fsEda = 32 
tsEda = mkdatMovis('2016-10-31T12:17:08.363') 
cumEda = np.arange(len(eda),dtype=np.float64)/fsEda # create time array in seconds 
cumEda = pd.Series(cumEda) 
edadat = pd.DataFrame() 
edadat.loc[:,'time'] = zip(tsEda + datetime.timedelta(seconds=float(cmt)) for cmt in cumEda) 
edadat.loc[:,'eda'] = eda 

:

내가 개별 dataframes을 만들려면이 코드를 사용

>>> nn 
          time   nn 
0 2016-10-31 12:16:26.409531 972.656250 
1 2016-10-31 12:16:27.394883 985.351562 
2 2016-10-31 12:16:28.379258 984.375000 
3 2016-10-31 12:16:29.360703 981.445312 
4 2016-10-31 12:16:30.407578 1046.875000 
... 
1448 2016-10-31 12:39:37.910508 845.703125 

>>> edadat 
           time eda 
0  (2016-10-31 12:17:08.363000,) 2.0 
1  (2016-10-31 12:17:08.363000,) 5.0 
2  (2016-10-31 12:17:08.363000,) 5.0 
3  (2016-10-31 12:17:08.363000,) 4.0 
4  (2016-10-31 12:17:08.363000,) 4.0 
.... 
41582 (2016-10-31 12:38:47.363000,) 36.0 

을 df = edadat.merge(nn,on="time",how="outer")으로 dataframes을 병합 한 후, 데이터는 다음과 같습니다

       time eda   nn 
0  (2016-10-31 12:17:08.363000,) 2.0   NaN 
1  (2016-10-31 12:17:08.363000,) 5.0   NaN 
2  (2016-10-31 12:17:08.363000,) 5.0   NaN 
3  (2016-10-31 12:17:08.363000,) 4.0   NaN 
4  (2016-10-31 12:17:08.363000,) 4.0   NaN 
... 
43027   1477917574356797000 NaN 928.710938 
43028   1477917575276719000 NaN 919.921875 
43029   1477917576178086000 NaN 901.367188 
43030   1477917577064805000 NaN 886.718750 
43031   1477917577910508000 NaN 845.703125 

왜 datetime 병합 후 nn 유닉스로 변환 하시겠습니까? 시계열을 만들 때 정확히 같은 코드를 사용하지 않습니까?

Answer 1

나는 문제는 당신이 str[0]으로 튜플을 제거 할 필요가 있도록, 열 time에 tuples을 가지고 있다고 생각 - DataFrame의 행에 각 튜플의 첫 번째 요소를 선택 : 그런 다음 사용

edadat.time = edadat.time.str[0] 
print (edadat) 
          time eda 
0  2016-10-31 12:17:08.363000 2.0 
1  2016-10-31 12:17:08.363000 5.0 
2  2016-10-31 12:17:08.363000 5.0 
3  2016-10-31 12:17:08.363000 4.0 
4  2016-10-31 12:17:08.363000 4.0 
41582 2016-10-31 12:38:47.363000 36.0 

을 :

df = edadat.merge(nn,on="time",how="outer") 
print (df) 
         time eda   nn 
0 2016-10-31 12:17:08.363000 2.0   NaN 
1 2016-10-31 12:17:08.363000 5.0   NaN 
2 2016-10-31 12:17:08.363000 5.0   NaN 
3 2016-10-31 12:17:08.363000 4.0   NaN 
4 2016-10-31 12:17:08.363000 4.0   NaN 
5 2016-10-31 12:38:47.363000 36.0   NaN 
6 2016-10-31 12:16:26.409531 NaN 972.656250 
7 2016-10-31 12:16:27.394883 NaN 985.351562 
8 2016-10-31 12:16:28.379258 NaN 984.375000 
9 2016-10-31 12:16:29.360703 NaN 981.445312 
10 2016-10-31 12:16:30.407578 NaN 1046.875000 
11 2016-10-31 12:39:37.910508 NaN 845.703125 

하지만 더 좋다고 생각합니다. merge_ordered :

df1 = pd.merge_ordered(edadat, nn,on="time",how="outer") 
print (df1) 
         time eda   nn 
0 2016-10-31 12:16:26.409531 NaN 972.656250 
1 2016-10-31 12:16:27.394883 NaN 985.351562 
2 2016-10-31 12:16:28.379258 NaN 984.375000 
3 2016-10-31 12:16:29.360703 NaN 981.445312 
4 2016-10-31 12:16:30.407578 NaN 1046.875000 
5 2016-10-31 12:17:08.363000 2.0   NaN 
6 2016-10-31 12:17:08.363000 5.0   NaN 
7 2016-10-31 12:17:08.363000 5.0   NaN 
8 2016-10-31 12:17:08.363000 4.0   NaN 
9 2016-10-31 12:17:08.363000 4.0   NaN 
10 2016-10-31 12:38:47.363000 36.0   NaN 
11 2016-10-31 12:39:37.910508 NaN 845.703125