有一个时序数据表，字段为企业名称，开始时间，结束时间，现需要将两段时间之间间隔小于30分钟的合并未一条数据，请写一个Python代码实现

假设时序数据表的名称为 `time_data`，并且有三个字段：`company_name`、`start_time` 和 `end_time`。可以使用 Pandas 库来处理这个问题，以下是一份示例代码：

import pandas as pd

# 读取时序数据表
time_data = pd.read_csv('your_file.csv')

# 将开始和结束时间转换为时间戳
time_data['start_time'] = pd.to_datetime(time_data['start_time'])
time_data['end_time'] = pd.to_datetime(time_data['end_time'])

# 按照企业名称和开始时间排序
time_data = time_data.sort_values(['company_name', 'start_time'])

# 计算相邻两行的时间间隔
time_data['time_diff'] = time_data.groupby('company_name')['start_time'].diff()

# 找到时间间隔小于 30 分钟的行
to_merge = time_data[time_data['time_diff'] <= pd.Timedelta(minutes=30)]

# 合并这些行，并重新计算开始和结束时间
merged = to_merge.groupby('company_name').agg({'start_time': 'first', 'end_time': 'last'})

# 剔除需要合并的行，并将合并后的行添加到数据表中
time_data = time_data[~time_data.index.isin(to_merge.index)]
time_data = pd.concat([time_data, merged]).sort_values(['company_name', 'start_time']).reset_index(drop=True)

# 输出结果
print(time_data)

解释一下上述代码，首先读取时序数据表并将开始和结束时间转换为 Pandas 中的时间戳。然后按照企业名称和开始时间排序，并计算相邻两行的时间间隔。接着找到时间间隔小于 30 分钟的行，并将它们合并。最后剔除需要合并的行，并将合并后的行添加到数据表中。

需要注意的是，上述代码中假设数据表已经按照企业名称和开始时间排序，如果数据表未排序，可以在代码开头添加类似 `time_data = time_data.sort_values(['company_name', 'start_time'])` 的代码。

另外，如果需要将结果保存到文件中，可以使用 Pandas 中的 `to_csv` 方法，例如 `time_data.to_csv('merged_data.csv', index=False)`。