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与pandas对时数据帧
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<p>我正试图使用pandas数据帧分析几个星期内测量“X”的平均每日波动,但是时间戳/日期时间等被证明是特别可怕的。花了好几个小时试图解决这个问题,我的代码变得越来越混乱,我不认为我已经接近一个解决方案,希望这里有人能引导我朝着正确的方向。</p> <p>我在不同的时间和不同的日期测量了X,将每日结果保存到一个数据框中,该数据框的格式为:</p> <pre><code> Timestamp(datetime64) X 0 2015-10-05 00:01:38 1 1 2015-10-05 06:03:39 4 2 2015-10-05 13:42:39 3 3 2015-10-05 22:15:39 2 </code></pre> <p>随着测量时间的日复一日的变化,我决定使用binning来组织数据,然后计算出每个bin的平均值和STD,然后我可以绘制出来。我的想法是创建一个最终的数据框架,其中包含容器和测量值X的平均值,“观察”列只是为了帮助理解:</p> <pre><code> Time Bin Observations <X> 0 00:00-05:59 [ 1 , ...] 2.3 1 06:00-11:59 [ 4 , ...] 4.6 2 12:00-17:59 [ 3 , ...] 8.5 3 18:00-23:59 [ 2 , ...] 3.1 </code></pre> <p>然而,我遇到了时间、日期时间、日期时间64、时间增量和使用pd.cut和pd.groupby的binning之间不兼容的困难,基本上我觉得我是在暗中捅刀子,不知道如何“正确”地解决这个问题。我能想到的唯一解决方案是通过数据帧逐行迭代,但我真的希望避免这样做。</p>
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1 个回答
匿名
1天前
擅长:python、mysql、java
<p>我发现Mathiou的回答对我的目的很有帮助,但修改如下:</p> <pre><code>def bin_f(x): h = x.time() if h < 6: return "00:00-05:59" elif h < 12: return "06:00-11:59" elif h < 18: return "12:00-17:59" else: return "18:00-23:59" </code></pre>
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