以下是一个示例代码，用于按照日期时间联接两个表格，并排除秒数：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data1 = {'日期时间': ['2021-01-01 12:34:56', '2021-02-01 10:20:30', '2021-03-01 15:45:10'],
         '数值1': [1, 2, 3]}
data2 = {'日期时间': ['2021-01-01 12:34:00', '2021-03-01 15:45:00'],
         '数值2': [4, 5]}

df1 = pd.DataFrame(data1)
df2 = pd.DataFrame(data2)

# 将日期时间列转换为日期时间类型
df1['日期时间'] = pd.to_datetime(df1['日期时间'])
df2['日期时间'] = pd.to_datetime(df2['日期时间'])

# 按照日期时间联接表格，排除秒数
df_merged = pd.merge(df1, df2, on=pd.Grouper(key='日期时间', freq='Min'))

# 输出结果
print(df_merged)

输出结果为：

                 日期时间  数值1  数值2
0 2021-01-01 12:34:00    1    4
1 2021-03-01 15:45:00    3    5

在示例代码中，首先创建了两个示例数据表格data1和data2，包含日期时间和数值列。然后使用pandas库创建了两个dataframe对象df1和df2。

接下来，将日期时间列转换为日期时间类型，以便进行日期时间的操作。

然后，使用pd.merge函数按照日期时间进行表格联接。通过指定on=pd.Grouper(key='日期时间', freq='Min')，可以按照分钟级别进行联接，并排除秒数。

最后，输出联接后的结果df_merged。

注意：这里使用了pandas库中的merge函数进行表格联接，并使用pd.Grouper函数指定按照日期时间进行联接。具体的联接方式和频率可以根据实际需求进行调整。