Pandas多Excel Sheet按Timestamp对齐合并及groupby报错问题

报错的核心原因 #

你遇到的ValueError: Grouper for 'Timestamp' not 1-dimensional完全是拼接方式错误导致的：

• 每个独立读取的工作表都自带同名的Timestamp列，直接用pd.concat(..., axis=1)横向拼接后，最终DataFrame里会存在多列完全重名的Timestamp字段
• 这种场景下你用df['Timestamp']取出来的会是一个多列的二维DataFrame，而非1维的Series；执行.groupby('Timestamp')时，pandas会把所有匹配到的同名Timestamp列都作为分组键传入，得到的是多维的分组对象，自然触发维度不匹配的报错。

符合你需求的正确合并流程 #

你的核心目标是按Timestamp对齐所有不同采样频率的传感器数据，对低频传感器在两次采样的间隔时段，使用上一次的观测值顺延填充，正确的实现步骤如下：

1. 预处理每个工作表，消除列名冲突、把Timestamp转为索引
   遍历每个读入的工作表，统一做三个操作：把Timestamp转成标准datetime类型、将Timestamp设置为行索引、给当前传感器的数值列加上专属标识，避免不同表的数值列重名

   processed_sensor_dfs = []
   for sensor_tag, raw_df in current_data.items():
       # 转换Timestamp格式，避免字符串/数值类型不匹配导致的对齐错误
       raw_df['Timestamp'] = pd.to_datetime(raw_df['Timestamp'])
       # 将Timestamp设为行索引
       indexed_df = raw_df.set_index('Timestamp')
       # 给所有数值列加传感器标签，避免重名
       indexed_df.columns = [f"{col}_{sensor_tag}" for col in indexed_df.columns]
       processed_sensor_dfs.append(indexed_df)
   

2. 外连接拼接所有传感器数据
   用外连接模式横向拼接所有预处理好的表，取所有出现过的Timestamp的并集，完整保留高频传感器的全部采样时间点，不会丢失高频段的数据

   aligned_base = pd.concat(processed_sensor_dfs, axis=1, join='outer')
   

3. 按时间排序后做前向填充
   先按时间索引做升序排序，再执行前向填充，实现低频传感器的数值顺延效果：在两个相邻的低频采样点之间，直接复用上一次的低频观测值填充对齐到高频的时间网格上

   # 避免时间乱序导致填充错位
   aligned_base = aligned_base.sort_index()
   # 前向填充，匹配你要求的“沿用上次数值填充间隔时段”的逻辑
   filled_dataset = aligned_base.ffill()
   # 丢弃最开头没有历史观测值的空行（可根据业务需求调整）
   filled_dataset = filled_dataset.dropna()
   

4. 恢复Timestamp为普通列
   把索引位置的Timestamp转回普通列，此时整个数据集仅存在唯一的Timestamp列，后续做分组、统计操作都不会再触发维度报错

   final_dataset = filled_dataset.reset_index()
   

避坑提醒 #

• 初始拼接阶段不要使用内连接（join='inner'），这种方式只会保留所有表都共有的Timestamp，会直接删掉高频传感器独有的采样点，完全失去对齐的意义
• 填充操作必须在时间排序完成后执行，乱序的索引会导致前向填充取到错误的历史值
• 不要在预处理阶段直接把Timestamp列删掉，对齐的核心依赖就是这个时间索引字段

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Mihael Brkić