合并字典有不同的时间戳记

Question

数据1：

Time    Header Header Header Header 
    2015-08-01 07:00 14.4 14.4 14.4 68 
    2015-08-01 07:01 14.4 14.4 14.4 68 
    2015-08-01 07:01 14.4 14.4 14.4 68 

数据2：

Time  Header Header Header Header Header 
07:00  34  31  37  51  72 
07:02  32  31  17  56  12 

我想合并这两个文件，所以我得到的输出：

Time    Header Header Header Header Header Header Header Header Header 
    2015-08-01 07:00 14.4 14.4 14.4 68  34  31  37  51  72 

，如果有对于时间戳没有参考文件我只需要一个数据1线在现场如此：

  Time    Header Header Header Header Header Header Header Header Header 
    2015-08-01 07:00 14.4 14.4 14.4 68  34  31  37  51  72 
    2015-08-01 07:01 14.4 14.4 14.4 68  
    2015-08-01 07:02 14.4 14.4 14.4 68  32  31  17  56  12 

的数据2文件是一个参考文件，与条目，每15分钟，同时将数据1文件具有一个文件的每一分钟。为了绘图目的，我想将参考文件添加到数据文件中。所以我想我要的是如何检查只％H：时间戳％M部分，做了合并。 我试过如下：有在文件夹更多的数据1和数据2文件，所以我做的第一件事，就是找一个数据1文件和数据2文件相匹配（Datewise），并把它们放到一个文件--->然后我由字典出它

for data1files in Data1_List: 
with open(files) as csv_files: 
    reader = csv.reader(csv_files, dialect='excel-tab') 
    header_1 = next(csr_reader) 
    for rows in csr_reader: 
     k=rows[0] 
     v=rows[1:4] 
     Data1Dict[k]=v 

相同的参考文件数据2：

for data2files in Data2_List: 
with open(data2files) as csv_files: 
    csr_reader = csv.reader(csv_files, dialect='excel-tab') 
    header_2 = next(csr_reader) 
    for rows in csr_reader: 
     k=rows[0] 
     v=rows[1:5] 
     Data2Dict[k]=v 

所以在两个字典中的项是第一行：在Data1是2015-08-01 07:00和数据2是07:00 。有没有这两个键，以便合并右侧时间戳

Answer 1

这

merge_d = {d1k: d1v+Data2Dict.get(d1k[-5:]) for d1k,d1v in Data1Dict.items() 
      if d1k[-5:] in Data2Dict } 

从参考文件中的日期比较冷静的方式与值的字典合并。

例如具有：

Data1Dict = {'2015-08-01 07:00': ['14.4', '14.4', '14.4', '68'], 
      '2015-08-01 08:00': ['15.4', '15.4', '15.4', '69']} 

Data2Dict = {'07:00': ['34', '31', '37'], 
      '08:00': ['38', '38', '39']} 

它产生

{'2015-08-01 07:00': ['14.4', '14.4', '14.4', '68', '34', '31', '37'], 
'2015-08-01 08:00': ['15.4', '15.4', '15.4', '69', '38', '38', '39']} 

注意：这是一个残酷的硬编码解决方案，它假定时间具有位置和固定的表示（即，始终为hh：mm和总是在同一个地方）。经过进一步的细节

EDIT加入

在情况下，可以在Data2Dict没有相应的时间（即，数据1序列具有比数据2更高的采样频率）的东西更容易：

merge_d = {d1k: d1v+Data2Dict.get(d1k[-5:],[]) for d1k,d1v in Data1Dict.items() } 

与

Data1Dict = {'2015-08-01 07:00': ['14.4', '14.4', '14.4', '68'], 
      '2015-08-01 07:01': ['12.2', '12.3', '12.4', '99'], 
      '2015-08-01 07:02': ['15.4', '15.4', '15.4', '69']} 

Data2Dict = {'07:00': ['34', '31', '37'], 
      '07:02': ['38', '38', '39']} 

输入它产生

{'2015-08-01 07:00': ['14.4', '14.4', '14.4', '68', '34', '31', '37'], 
'2015-08-01 07:01': ['12.2', '12.3', '12.4', '99'], 
'2015-08-01 07:02': ['15.4', '15.4', '15.4', '69', '38', '38', '39']}