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我有一个包含搜索流量的数据框，并编写代码来获取每天的第一个和最后一个请求以及它们之间的时间差。
df = pd.read_csv("Testordner2/"+i, parse_dates=True)
df['new_time'] = pd.to_datetime(df['new_time'])
df['dates']= df['new_time'].dt.date
df['time'] = df['new_time'].dt.time
out = df.groupby(df['dates']).agg({'time': ['min', 'max']}) \
.stack(level=0).droplevel(1)
out['min_as_time_format'] = pd.to_datetime(out['min'], format="%H:%M:%S")
out['max_as_time_format'] = pd.to_datetime(out['max'], format="%H:%M:%S")
out['wh'] = out['max_as_time_format'] - out['min_as_time_format']
out['wh'].astype(str).str[-18:-10]
这很好用，我得到了一个数据框 out，如下所示:
min max wh
dates
2005-09-06 07:41:18 21:59:57 14:18:39
2005-09-12 14:49:22 14:49:22 00:00:00
2005-09-19 11:08:56 11:24:05 00:15:09
2005-09-21 21:19:21 21:20:15 00:00:54
2005-09-22 19:41:52 19:41:52 00:00:00
2005-10-13 11:22:07 21:05:41 09:43:34
2005-11-22 11:53:12 21:21:22 09:28:10
2005-11-23 00:07:01 14:08:50 14:01:49
2005-11-30 13:42:48 23:59:19 10:16:31
2005-12-01 00:05:16 10:24:12 10:18:56
2005-12-21 17:38:43 19:26:03 01:47:20
2005-12-22 09:20:07 11:25:40 02:05:33
2006-01-23 07:46:20 08:01:52 00:15:32
2006-04-27 16:27:54 19:29:52 03:01:58
2006-05-11 12:48:34 23:10:44 10:22:10
2006-05-15 10:14:59 22:28:12 12:13:13
2006-05-16 01:14:07 23:55:51 22:41:44
2006-05-17 01:12:45 23:57:56 22:45:11
2006-05-18 02:42:08 21:48:49 19:06:41
2006-05-22 00:00:29 23:07:12 23:06:43
2006-05-23 02:14:55 22:35:04 20:20:09
2006-05-24 11:53:08 21:25:39 09:32:31
2006-05-25 01:20:38 22:14:55 20:54:17
2006-05-29 01:34:09 23:53:33 22:19:24
问题是我的数据框 out 中需要一列 dates 但这不存在。我不知道为什么列名“dates”与其他列名“min”、“max”和“wh”的高度不同。我之前使用 groupby 从未遇到过这个问题，但之前从未使用过 egg 函数。不知道是不是这个问题的原因..
第二个问题:我想计算每月 wh 的工作时间平均值。我使用:
out['month']= pd.PeriodIndex(out.dates, freq='M')
out2=out.groupby('month')['wh'].mean().reset_index(name='wh2')
但是 wh 中的值不是数字数据，所以我不能使用 mean。如何转换整列？
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我是一名优秀的程序员,十分优秀！