我有两个数据集，A和B：
设置A：
date time data
6/21/2016 00:00:01 1
6/21/2016 01:00:00 2
6/21/2016 02:03:00 3
B组：
date time data
6/21/2016 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
我可以在两个具有相同开始和结束时间戳记的独立绘图上绘制两个集合。（实际上，设置B的增量是5秒，设置A的增量是1分钟）
我想要做的是：
1）用秒填充Set A和Set B（请参见下表）。
2）空数据没问题，matplotter可以将其忽略。3
）具有新日期时间的绘图
目的：我要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）是否有一个预先完成的算法（matplotlib，datetime和其他一些模块）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（更简便）的方法来实现目标？
集A：
date time data
6/21/2016 00:00:01 1
6/21/2016 00:00:02
6/21/2016 00:00:03
...
6/21/2016 00:59:58
6/21/2016 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
B组：
date time data
6/21/2016 00:00:01
6/21/2016 00:00:02
...
6/21/2016 00:01:08
6/21/2016 00:01:09
6/21/2016 00:01:10 10
6/21/2016 00:01:11
6/21/2016 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
跳过问题（c）的权利，如果是我，我不会费心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绘图。
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
然后只需调用df_C.plot()即可绘制数据。
如果您仍然希望获得第二个分辨率，可以通过使用 pd.date_range
df_C.reindex(pd.date_range(df_C.index.min(), df_C.index.max(), freq='s'))
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