数据清洗以分钟为粒度单位去重数据

您可以使用以下步骤来以分钟为粒度单位去重数据：

1. 将数据按照时间戳进行排序，确保数据是按照时间顺序排列的。
2. 创建一个空的列表或数据框，用于存储去重后的数据。
3. 遍历原始数据，对于每个数据点，将时间戳转换为分钟粒度。可以使用datetime库来实现这一步骤。
4. 检查转换后的时间戳是否已经存在于新的列表或数据框中。如果不存在，则将该数据点添加到新列表中；如果存在，则跳过该数据点。
5. 重复步骤4，直到遍历完所有的数据点。
6. 返回新的列表或数据框，即为以分钟为粒度单位去重后的数据。

以下是一个示例代码片段，展示了如何使用Python进行数据清洗：

import pandas as pd
from datetime import datetime

# 假设原始数据存储在一个名为df的DataFrame中，其中包含'timestamp'列
# 其他列表示您要保留的数据

# 按照时间戳排序数据
df = df.sort_values('timestamp')

# 创建一个空的DataFrame用于存储去重后的数据
cleaned_df = pd.DataFrame(columns=df.columns)

# 遍历原始数据
for index, row in df.iterrows():
    # 将时间戳转换为分钟粒度
    timestamp = datetime.strptime(row['timestamp'], '%Y-%m-%d %H:%M:%S')
    timestamp = timestamp.replace(second=0)
    
    # 检查转换后的时间戳是否已经存在于新的DataFrame中
    if not cleaned_df[cleaned_df['timestamp'] == timestamp].empty:
        continue
    
    # 将数据点添加到新的DataFrame中
    cleaned_df = cleaned_df.append(row, ignore_index=True)

# 返回以分钟为粒度单位去重后的数据
return cleaned_df

请注意，上述示例代码仅供参考，您可能需要根据您的具体数据格式和要求进行适当的调整。