Inner Join con Pandas

 Avevo la necessita' di unire due file csv (misura di tempo; misura del sensore) ma i due sensori hanno avuto dei fermi per cui non era sufficiente mettere le colonne affiancate ed era necessaria una inner join (ma sulla macchine di lavoro non ho accesso un sql server) ..sono oltre 85000 dati quindi e' escluso fare a mano

La libreria Pandas e' venuta in aiuto

CSV Portata

tempo;valore
38923.54;37
38923.58;36
38923.63;36
38923.67;36

CSV Tordibita

tempo;valore
38923.54;0
38923.58;0

import pandas as pd
from matplotlib import pyplot as plt

por = pd.read_csv('portata.csv',sep=';')
tor = pd.read_csv('torbidita.csv',sep=';')
por['tempo'] = por['tempo'].astype(str)
tor['tempo'] = tor['tempo'].astype(str)

unione = por.merge(tor, on="tempo", how='inner')
unione.plot(
   x='valore_x',
   xlabel='Portata',
   y='valore_y',
   ylabel='Torbidita',
   title= '25/07/06 - 27/02/2017',
   kind='scatter'
)
plt.show()
#unione.to_csv("unione.csv", sep=';')