按1分钟分组大型GPS数据

Question

date          object
lat          float64
lon          float64
speed        float64
direction    float64

在我的csv文件中，日期的格式如下2016-04-29 11:45:21 它将日期显示为对象类型。每分钟有10多条记录。所以，我想分组，对每1分钟的GPS数据应用平均速度。 我尝试以下代码，其中datafile是dataframe。你知道吗

datafile.groupby(pd.TimeGrouper('1Min'))['speed'].mean()

出现以下错误：

TypeError: axis must be a DatetimeIndex, but got an instance of 'Int64Index'

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在评论中编辑之后，然后数据文件.head（）显示table outputtaxi table output after datafile.head()

现在我有1069条记录从06:35:20到06:59:59。我需要找到每1分钟的平均速度数据

Answer 1

您需要使用以下方法从data列创建DateTimeIndex：

df.index = pd.to_datetime(df.loc[: 'date'], format='%Y-%m-%d %H:%M:%S')

但是，您可能可以利用内置的.read_csv()功能，使用parse_dates=True和index_col=0将date读取为index，然后解析index（假设日期是第一个column）。你知道吗