python组合26个不同时间戳和相同列的数据帧

美国的一个数据库接收来自世界各地的一日信息.csv格式。有15天的数据，来自26个地方。总共 15x26 = 390 个数据帧。此外，还有26个地方有共同的参考数据框。现在，我想将 390 + 1 个参考数据帧合并为一个。我在这里给出了我的问题的示例：

plA_d1df =        ### place A day1 dataframe
                       Adata
2019-01-10 07:35:22   10
2019-01-10 08:15:17   20

plB_d1df = 
                       Bdata
2019-01-10 07:38:45   30
2019-01-10 08:18:57   40

ptA_d2df = 
                       Adata
2019-01-21 07:35:42   50
2019-01-21 08:15:17   60

ptB_d2df = 
                       Bdata
2019-01-21 07:39:04   70
2019-01-21 08:19:22   80

reference = 
                          ref
2019-01-10 07:35:00     500
2019-01-10 07:38:00     530
2019-01-10 08:15:00     560
2019-01-10 08:18:00     590
2019-01-21 07:35:00     610
2019-01-21 07:39:00     640
2019-01-21 08:15:00     670
2019-01-21 08:19:00     700

所有地点和参考的上述数据应合并到地点 A 的时间戳，如下所示：

combdf = 
  datetime            ref0  Adata     ref1   Bdata  
2019-01-10 07:35:22    500   10      530    30
2019-01-10 08:15:17    560   20      590    40  
2019-01-21 07:35:42    610   50      640    70
2019-01-21 08:15:17    670   60      700    80 

我在参考已解决的问题后实现了以下代码answer https://stackoverflow.com/questions/56980740/combining-three-different-timestamp-dataframes-using-duration-match:

biglist = [[plA_d1df,plB_d1df],[plA_d2df,plB_d2df]] ## dataframes are in a nested list of list
l = []
s1 = []
### refdf = reference dataframe
for i in range(0,len(biglist),1):
    for j in range(0,len(biglist[i]),1):       
            s1=refdf.reindex(biglist[i][j].index,method='nearest')            
        if j==0:
            l.append(s1.join(biglist[i][j]))
        else:
            l.append(s1.join(biglist3[i][j]).reindex(l[0].index,method='nearest'))
combdf = pd.concat(l,1) 

以上代码运行成功。组合数据帧的时间戳combdf和A地匹配，这就是我想要的。但同一位置的列没有合并。相反，每天都会创建单独的列。所以我最终有 8 列，而不是 4 列，大部分都是nan。 我目前的输出是：

combdf = 
  datetime            ref0  Adata   ref1   Bdata   ref0  Adata   ref1   Bdata  
2019-01-10 07:35:22    500   10     530    30       nan    ..          nan
2019-01-10 08:15:17    560   20     590    40       nan    ..          nan
2019-01-21 07:35:42    nan    ..          nan       610   50     640    70
2019-01-21 08:15:17   nan    ..          nan        670   60     700    80 

我必须进行哪些更正才能将列合并到相同的列中。

将您的代码更改为

biglist = [[df1,df2],[df3,df4]] ## dataframes are in a nested list of list
l = []
s1 = []
for i in range(0,len(biglist),1):
    l1=[]
    for j in range(0,len(biglist[i]),1):
            s1=refdf.reindex(biglist[i][j].index,method='nearest')
            if j==0:
                l1.append(s1.join(biglist[i][j]))
            else:
                l1.append(s1.join(biglist[i][j]).reindex(l1[0].index,method='nearest'))
    l.append(pd.concat(l1,axis=1))
combdf = pd.concat(l,0)
combdf
Out[252]: 
                     ref  Adata  ref  Bdata
2019-01-10 07:35:22  500     10  530     30
2019-01-10 08:15:17  560     20  590     40
2019-01-21 07:35:42  610     50  640     70
2019-01-21 08:15:17  670     60  700     80