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python - pandas TimeGrouper 自定义频率时间范围

转载 作者:太空宇宙 更新时间:2023-11-04 02:39:10 26 4
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如何按自定义时间范围对数据进行分组?我能够按小时对数据进行分组,但我想以 1 小时 1 分钟的间隔对其进行分组。

类似这样的代码:df.groupby(pd.TimeGrouper('1H:1Min')).mean()(但这会返回一个错误。)

我的目标是获取每个 1H:1Min 间隔的平均值。希望你能帮助我。

最佳答案

使用 3660

df.groupby(pd.TimeGrouper('3660S')).mean()

61 分钟

df.groupby(pd.TimeGrouper('61Min')).mean()

或者@root 在评论中所说的

df.groupby(pd.TimeGrouper('1H1Min')).mean()

考虑数据框df

df = pd.DataFrame(np.arange(10), pd.date_range('2017', periods=10, freq='30Min'))

所有分组产量

                       0
2017-01-01 00:00:00 1.0
2017-01-01 01:01:00 3.5
2017-01-01 02:02:00 5.5
2017-01-01 03:03:00 7.5
2017-01-01 04:04:00 9.0

关于python - pandas TimeGrouper 自定义频率时间范围,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/47046145/

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