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python - groupby 和平均 datetime64

转载 作者:太空宇宙 更新时间:2023-11-04 07:39:55 24 4
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如何在 groupby 上获取平均日期

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame ({'ID' : ['foo', 'bar'] * 5,
'VAL' : pd.date_range(start='4/1/2012', periods=10)})


ID VAL
foo 2012-04-01 00:00:00
bar 2012-04-02 00:00:00
bar 2012-04-04 00:00:00
foo 2012-04-05 00:00:00
bar 2012-04-06 00:00:00
foo 2012-04-07 00:00:00
bar 2012-04-08 00:00:00
foo 2012-04-09 00:00:00
bar 2012-04-10 00:00:00

期望的输出:

bar 06/04/2012
foo 05/04/2012

我该怎么做?

最佳答案

只是一个替代方案(将日期时间值查看为 int64,这是它们的存储方式,然后返回):

In [11]: df['VAL'].astype('int64').groupby(df['ID']).mean().astype('datetime64[ns]')
Out[11]:
ID
bar 2012-04-06
foo 2012-04-05
dtype: datetime64[ns]

由于我们在这里使用 View ,这应该比应用更高效/更快...

正如 Jeff 指出的:这在 master 中是固定的(因此 0.14.1):

df.groupby('ID').mean()

应该“正常工作”。

关于python - groupby 和平均 datetime64,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/24328834/

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