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如何使用Pandas的时间戳按小时分组数据帧
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<p>我有以下数据帧结构,它是用时间戳索引的:</p> <pre><code> neg neu norm pol pos date time 1520353341 0.000 1.000 0.0000 0.000000 0.000 1520353342 0.121 0.879 -0.2960 0.347851 0.000 1520353342 0.217 0.783 -0.6124 0.465833 0.000 </code></pre> <p>我根据时间戳创建一个日期:</p> ^{pr2}$ <p><strong>结果:</strong></p> <pre><code> neg neu norm pol pos date time 1520353341 0.000 1.000 0.0000 0.000000 0.000 2018-03-06 10:22:21 1520353342 0.121 0.879 -0.2960 0.347851 0.000 2018-03-06 10:22:22 1520353342 0.217 0.783 -0.6124 0.465833 0.000 2018-03-06 10:22:22 </code></pre> <p>我想<strong>按小时分组</strong>,同时获取<strong>所有值的<strong>平均值</strong>,除了时间戳</strong>,它应该是组开始的小时。所以<strong>这是我想要归档的结果:</strong></p> <pre><code> neg neu norm pol pos time 1520352000 0.027989 0.893233 0.122535 0.221079 0.078779 1520355600 0.028861 0.899321 0.103698 0.209353 0.071811 </code></pre> <p>到目前为止,我得到的最接近的是这个<a href="https://stackoverflow.com/questions/11391969/how-to-group-pandas-dataframe-entries-by-date-in-a-non-unique-column">answer</a>:</p> <pre><code>data = data.groupby(data.date.dt.hour).mean() </code></pre> <p><strong>结果:</strong></p> <pre><code> neg neu norm pol pos date 0 0.027989 0.893233 0.122535 0.221079 0.078779 1 0.028861 0.899321 0.103698 0.209353 0.071811 </code></pre> <p>但是我想不出如何保持时间戳,它考虑到了格鲁比的开始时间。在</p>
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1 个回答
匿名
1天前
擅长:python、mysql、java
<p>您可以将时间戳列向下舍入到最接近的小时:</p> <pre><code>import math df.time = [math.floor(t/3600) * 3600 for t in df.time] </code></pre> <p>或者更简单,使用整数除法:</p> ^{pr2}$ <p>您可以按此列分组,从而保留时间戳。在</p>
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