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我最初有 3 列，时间戳、响应时间和类型列，我需要做的是找到响应时间的平均值，其中所有时间戳都相同，因此我将所有时间戳分组在一起并对它们应用平均值函数。我得到了以下系列，效果很好:
0 16.949689
1 17.274615
2 16.858884
3 17.025155
4 17.062008
5 16.846885
6 17.172994
7 17.025797
8 17.001974
9 16.924636
10 16.813300
11 17.152066
12 17.291899
13 16.946970
14 16.972884
15 16.871824
16 16.840024
17 17.227682
18 17.288211
19 17.370553
20 17.395759
21 17.449579
22 17.340357
23 17.137308
24 16.981012
25 16.946727
26 16.947073
27 16.830850
28 17.366538
29 17.054468
30 16.823983
31 17.115429
32 16.859003
33 16.919645
34 17.351895
35 16.930233
36 17.025194
37 16.824997
我需要能够绘制第 1 列和第 2 列的图，但我无法单独提取它们。
我通过执行 groupby('timestamp') ，然后执行 mean() 获得了此列。
我需要解决的问题是如何提取这个系列的每一列？或者是否有更好的方法来计算另一列的所有相同条目的一列的平均值？
原始数据:
1445544152817,SEND_MSG,123
1445544152817,SEND_MSG,123
1445544152829,SEND_MSG,135
1445544152829,SEND_MSG,135
1445544152830,SEND_MSG,135
1445544152830,GET_QUEUE,12
1445544152830,SEND_MSG,136
1445544152830,SEND_MSG,136
1445544152830,SEND_MSG,136
1445544152831,SEND_MSG,138
1445544152831,SEND_MSG,136
1445544152831,SEND_MSG,137
1445544152831,SEND_MSG,137
1445544152831,SEND_MSG,137
1445544152832,SEND_MSG,138
1445544152832,SEND_MSG,138
1445544152833,SEND_MSG,138
1445544152833,SEND_MSG,139
1445544152834,SEND_MSG,140
1445544152834,SEND_MSG,140
1445544152834,SEND_MSG,140
1445544152835,SEND_MSG,140
1445544152835,SEND_MSG,141
1445544152849,SEND_MSG,155
1445544152849,SEND_MSG,155
1445544152850,GET_QUEUE,21
1445544152850,GET_QUEUE,21
对于每个时间戳，我想找到response_time和绘图的平均值，我成功地做到了，如上面的系列(第一个数据)所示，但我无法再分离时间戳和response_time列。
最佳答案
系列始终只有一栏。您看到的第一列是索引。您可以通过 your_series.index() 获取它。如果您希望时间戳再次成为数据列，而不是索引，您可以在 groupby 中使用 as_index 关键字:
df.groupby('timestamp', as_index = False).mean()
或使用your_series.reset_index()。
关于python - 如何从一系列对象 pandas 中获取 1 列？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/33300888/
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