我有一个传感器（物联网样式），它在Pandas DataFrame中以时间序列记录当前信息和其他一些信息。
设备将数据实时发送到数据库，并且还将信息记录到闪存中。
我注意到闪存中的数据在时间上存在偏移-测量值相同，但不幸的是DateTimeIndex值不同。
处理此问题的最佳方法是什么？
我认为使用其他列数据执行合并会很有用，但是我不熟悉执行此操作的最佳方法。
此外，闪存数据缺少的值更少（由于实时上传数据时互联网连接问题）
我尝试在“ channel_1_current”列上进行合并，但似乎无法正常工作。我认为“如何”的说法不正确。
pd.merge(flash[["channel_1_current","channel_2_current","timestamp_pacific"]],
non_flash[["channel_1_current","channel_2_current","timestamp_pacific"]],
left_on='channel_1_current',
right_on='channel_2_current',
how='outer')
Flash数据
channel_1_current timestamp
0 182.032806 2018-12-13 17:07:10
1 182.032806 2018-12-13 17:07:20
2 99.657173 2018-12-13 17:07:30
3 77.710869 2018-12-13 17:07:40
4 66.958908 2018-12-13 17:07:50
非闪存数据
channel_1_current timestamp
0 182.0328 2018-12-13 17:07:16
1 182.0328 2018-12-13 17:07:27
2 99.65717 2018-12-13 17:07:38
3 77.71087 2018-12-13 17:07:48
4 66.95891 2018-12-13 17:07:57
合并的数据框，可以正确对齐数据框，尤其是填补缺失值的空白。