python 怎么通过asammdf 合并两个不同采样频率的pandas,保存为mdf文件格式
时间: 2024-05-15 08:13:47 浏览: 142
可以使用asammdf库中的`MDF`类和`to_dataframe()`方法来实现将两个不同采样频率的pandas合并为mdf文件格式。具体步骤如下:
1. 分别读取两个采样频率的数据为pandas格式。
```python
import pandas as pd
from asammdf import MDF
# 读取采样频率为1000Hz的数据
df_1000 = pd.read_csv("data_1000.csv")
# 读取采样频率为500Hz的数据
df_500 = pd.read_csv("data_500.csv")
```
2. 将两个pandas数据转换为`MDF`对象。
```python
# 转换为MDF对象
mdf_1000 = MDF()
mdf_1000.from_dataframe(df_1000, time_col="time", overwrite_time_base=True)
mdf_500 = MDF()
mdf_500.from_dataframe(df_500, time_col="time", overwrite_time_base=True)
```
其中,`time_col`参数指定时间列的名称,`overwrite_time_base`参数指定是否覆盖时间基准。
3. 使用`extend()`方法将两个`MDF`对象合并为一个。
```python
# 合并MDF对象
mdf_1000.extend(mdf_500)
```
4. 将合并后的`MDF`对象保存为mdf文件格式。
```python
# 保存为mdf文件
mdf_1000.save("merged_data.mdf")
```
完整代码如下所示:
```python
import pandas as pd
from asammdf import MDF
# 读取采样频率为1000Hz的数据
df_1000 = pd.read_csv("data_1000.csv")
# 读取采样频率为500Hz的数据
df_500 = pd.read_csv("data_500.csv")
# 转换为MDF对象
mdf_1000 = MDF()
mdf_1000.from_dataframe(df_1000, time_col="time", overwrite_time_base=True)
mdf_500 = MDF()
mdf_500.from_dataframe(df_500, time_col="time", overwrite_time_base=True)
# 合并MDF对象
mdf_1000.extend(mdf_500)
# 保存为mdf文件
mdf_1000.save("merged_data.mdf")
```
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