擅长:python、mysql、java
<p>我认为需要<a href="http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.resample.html" rel="nofollow noreferrer">^{<cd1>}</a>和<code>mean</code>或聚合<code>mean</code>和<a href="http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.Grouper.html" rel="nofollow noreferrer">^{<cd4>}</a>:</p>
<pre><code>df_luminosidad['Fecha:'] = pd.to_datetime(df_luminosidad['Fecha:'])
df = df_luminosidad.resample('D', on='Fecha:')['Luz (lux)'].mean().reset_index()
</code></pre>
<p>或:</p>
<pre><code>df = (df_luminosidad.groupby(pd.Grouper(key='Fecha:', freq='D'))['Luz (lux)']
.mean()
.reset_index())
</code></pre>
<p>另一种解决方案是<code>DatetimeIndex</code>:</p>
<pre><code>df_luminosidad['Fecha:'] = pd.to_datetime(df_luminosidad['Fecha:'])
df_luminosidad = df_luminosidad.set_index('Fecha:')
df = df_luminosidad.resample('D')['Luz (lux)'].mean().reset_index()
df = df_luminosidad.groupby(pd.Grouper(freq='D'))['Luz (lux)'].mean().reset_index()
</code></pre>