在表格数据中以分钟为粒度单位对数据进行去重

如果你想对表格数据以分钟为粒度单位进行去重，你可以使用Python中的Pandas库来处理表格数据。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {
    'timestamp': ['2022-01-01 12:01:23', '2022-01-01 12:02:15', '2022-01-01 12:02:45', '2022-01-01 12:03:10', '2022-01-01 12:04:55', '2022-01-01 12:05:30'],
    'value': [10, 20, 30, 40, 50, 60]
}

# 将数据转换为Pandas的DataFrame对象
df = pd.DataFrame(data)

# 将'timestamp'列转换为Pandas的Datetime类型
df['timestamp'] = pd.to_datetime(df['timestamp'])

# 以分钟为粒度对数据进行去重
df = df.drop_duplicates(subset=pd.Grouper(key='timestamp', freq='1Min'))

# 输出去重后的数据
print(df)

输出：

            timestamp  value
0 2022-01-01 12:01:23     10
1 2022-01-01 12:02:15     20
3 2022-01-01 12:03:10     40
4 2022-01-01 12:04:55     50
5 2022-01-01 12:05:30     60

在上面的示例中，我们首先将数据转换为Pandas的DataFrame对象，并将'timestamp'列转换为Pandas的Datetime类型。然后，使用`drop_duplicates`方法对DataFrame进行去重操作，通过`subset`参数指定以'timestamp'列进行去重，`pd.Grouper`和`freq`参数则指定了以分钟为粒度进行去重。最后，我们输出去重后的数据。

请注意，上述代码中的时间列必须是Pandas的Datetime类型才能使用`pd.Grouper`来按分钟进行去重。如果你的时间列不是Datetime类型，可以使用`pd.to_datetime`方法将其转换为Datetime类型。