将某一列作为index：
df.set_index(["Column"], inplace=True)
检索所有包含nan的行：
df[df.isnull().T.any()]
生成间隔相同的一系列日期：
df_new['TIMESTAMP'] = pd.date_range(start='9/1/2017',periods=91*12*24, freq='5T')#从2017年9月1日开始，生成序列长度为91*12*24，相邻时间间隔为5分钟
JOIN两个表
pd.merge(df_1,df_2,left_on='TIMESTAMP',right_on='TIMESTAMP',how='left')
