Рассчитать среднее значение Python для даты и времени вручную?

Question

Мой Dataset:

Отметка Температура
9/1/2016 0:00:08 53,8
9/1/2016 0:00:38 53,8
9/1/2016 0:01:08 53,8
9/1/2016 0:01:38 53,8
9/1/2016 0:02:08 53,8
9/1/2016 0:02:38 54,1
9/1/2016 0:03: 08 54,1
9/1/2016 0:03:38 54.1
9/1/2016 0:04:38 54
9/1/2016 0:05:38 54
9/1/2016 0:06:08 54
9/1/2016 0:06:38 54
9/1/2016 0:07:08 54
9/1/2016 0:07:38 54
9/1/2016 0:08:08 54,1
9/1/2016 0:08:38 54,1
9/1/2016 0:09 : 38 54,1
9/1/2016 0:10:32 54
9/1/2016 0:11:02 54
9/1/2016 0:11:32 54
9/1/2016 0 : 00: 08 54
9/2/2016 0:00:20 32
9/2/2016 0:00:50 32
9/2/2016 0:01:20 32
9/2/2016 0:01:50 32
9/2/2016 0:02:20 32
9/2/2016 0:02:50 32
9/2/2016 0:03:20 32
9/2/2016 0:03:50 32
9/2/2016 0:04:20 32
9/2/2016 0:04:50 32
9/2/2016 0:05:20 32
9/2/2016 0:05:50 32
9/2/2016 0:06:20 32
9/2/2016 0:06:50 32

from datetime import datetime 
import pandas as pd 

def same_day(date_string):   
return datetime.strptime(date_string, "%m/%d/%Y %H:%M:%S").strftime('%m-%d') 

df = pd.read_csv('dataset.csv', index_col=[0],parse_dates=[0], usecols=[0,1,2]) 
********calculate per day 
print (df.index.strftime('%d%m%H')) 
print (df.groupby([df.index.strftime('%d%m%H')]).mean()) 

Здесь Как экспортировать в JSON массива Формиат ??

#****** exporting in CSV format 
df.reset_index().to_csv('dataset.csv') 

Теперь я хочу дать дату вручную и проверьте Average в течение 5 часов и 10 мин для каждого DAY..like that..Where мы можем дать дату и время вручную ?? Пожалуйста помоги?

для Eg: - для Дата 01-09-2016 10 мин Avg является 36,08 для Дата 02-09-2016 10 мин Avg является 39,05

для Дата 01-09-2016 5 часов Среднего является 45.2 Дата 01-09-2016 5 час. Средняя оценка: 44.3

Как и для каждой даты, независимо от даты, которую я даю, и любого времени, которое я даю.

С помощью этого ниже кода я могу найти менее 2 мин температура: -

import pandas as pd 
    df = pd.read_csv('dataset.csv', parse_dates=['Timestamp']) 
    #print (df) 

    mask = df.Timestamp.dt.minute < 2 
    df1 = df[mask] 

    df2 = df1.Timestamp.dt.date == pd.to_datetime('9/1/2016').date() 
    print (df2) 

для вычисления среднего значения(): -

df3 = df2.set_index('Timestamp', drop=False).resample('D').mean() 
    print (df3) 

Ошибка приходит: -

AttributeError: 'Series' object has no attribute 'set_index' 

Answer 1

Я создал DataFrame из ваших данных примера (я сделал разделитель файла):

df = pd.read_csv('foo.csv',sep = '\t', header = 0, 
       parse_dates = [0], infer_datetime_format = True) 
>>> df.head() 
      Timestamp Temperature 
0 2016-09-01 00:00:08   53.8 
1 2016-09-01 00:00:38   53.8 
2 2016-09-01 00:01:08   53.8 
3 2016-09-01 00:01:38   53.8 
4 2016-09-01 00:02:08   53.8 
>>> 

Тогда я начал читать Time Series/Date Functionality section of the docs и, казалось, что было бы легче, если индекс DataFrame был рядом DateTime - Я также заметил, некоторые не последовательное DateTimes в данных, так что я сортируется после установки индекса (есть предупреждения в документации о вышедших из последовательности DateTimes):

df1 = df.set_index('Timestamp') 
df1 = df1.sort_index() 

>>> df1.head() 
        Temperature 
Timestamp      
2016-09-01 00:00:08   53.8 
2016-09-01 00:00:08   54.0 
2016-09-01 00:00:38   53.8 
2016-09-01 00:01:08   53.8 
2016-09-01 00:01:38   53.8 
>>> 

я не слишком далеко вниз по документации (практикующих примеры, как я читал), пока я не наткнулся на способ фильтрации диапазон DATETIME:

>>> df1['2016-09-01 00:01:30' : '2016-09-01 00:03:15'] 
        Temperature 
Timestamp      
2016-09-01 00:01:38   53.8 
2016-09-01 00:02:08   53.8 
2016-09-01 00:02:38   54.1 
2016-09-01 00:03:08   54.1 
>>> 

Это делает его очень легким. Вы можете либо присвоить результат имени затем получить среднее или получить среднее сразу:

>>> z = df1['2016-09-01 00:01:30' : '2016-09-01 00:03:15'] 
>>> z.mean() 
Temperature 53.95 
dtype: float64 
>>> df1['2016-09-01 00:01:30' : '2016-09-01 00:03:15'].mean() 
Temperature 53.95 
dtype: float64 
>>> 

Я перестал читать документы там, потому что это должно быть довольно легко построить даты-строки для любого периода, начиная времени, окончание или окружающие введены вручную даты/время

---

чтобы быть справедливыми, несколько недель назад я надоела просто stumbilng вокруг, пытаясь сделать Панду делать то, что я хотел, чтобы я смотрел «панду с нулем «Обсуждение Pycon показало на pandas Talks page. Я даже не смотрю на все это, но то, что я действительно поглотил, увеличило мою производительность.