如何在pandas中计算每列的日均值？

Question

如何在pandas中计算每列的日均值？

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我有一个数据框(df)，记录了某些污染物从2001年到2018年的逐小时读数。该df包含以下信息：

    date                    O_3     NO_2        SO_2        PM10        PM25        CO      
0   2001-01-01 01:00:00     7.86    67.120003   26.459999   32.349998   12.505127   0.45    
1   2001-01-01 02:00:00     7.21    70.620003   20.879999   40.709999   12.505127   0.48    
2   2001-01-01 03:00:00     7.11    72.629997   21.580000   50.209999   12.505127   0.41    
3   2001-01-01 04:00:00     7.14    75.029999   19.270000   54.880001   12.505127   0.51    
4   2001-01-01 05:00:00     8.46    66.589996   13.640000   42.340000   12.505127   0.19    
5   2018-04-30 20:00:00     63.00   58.000000   4.000000    2.000000    2.000000    0.30    
6   2018-04-30 21:00:00     49.00   65.000000   4.000000    5.000000    4.000000    0.30    
7   2018-04-30 22:00:00     49.00   58.000000   4.000000    5.000000    3.000000    0.30    
8   2018-04-30 23:00:00     48.00   52.000000   4.000000    7.000000    7.000000    0.30    
9   2018-05-01 00:00:00     52.00   43.000000   4.000000    6.000000    4.000000    0.30

我希望根据每天的小时计算每列的平均值。换句话说，对于 2001-01-01，计算第 01 到第 05 小时的平均值。上面的 df 只是一个小例子，真正的 df 大多数情况下每天运行 24 小时，尽管可能会有一些污染物小时读数较少的日子。一旦我计算出每列的平均值，我就会按顺序计算每行以获取标签。

该 df 具有以下规格：

Index(['date', 'O_3', 'NO_2', 'SO_2', 'PM10', 'PM25', 'CO', 'Label'], dtype='object')

关于 NaN 值：

date     0
O_3      0
NO_2     0
SO_2     0
PM10     0
PM25     0
CO       0
Label    0
dtype: int64

关于一般信息：

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 139608 entries, 0 to 139607
Data columns (total 8 columns):
#   Column  Non-Null Count   Dtype         
---  ------  --------------   -----         
0   date    139608 non-null  datetime64[ns]
1   O_3     139608 non-null  float64       
2   NO_2    139608 non-null  float64       
3   SO_2    139608 non-null  float64       
4   PM10    139608 non-null  float64       
5   PM25    139608 non-null  float64       
6   CO      139608 non-null  float64       
7   Label   139608 non-null  float64       
dtypes: datetime64[ns](1), float64(7)

为了按日期分组，我尝试以下方法：

day_df = hour_df.groupby([hour_df.date.dt.strftime('%Y-%m-%d')]).mean()

但我不确定这是否是正确的方法。如果我检查数据框信息，会得到以下结果:

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Index: 5824 entries, 2001-01-01 to 2018-05-01
Data columns (total 7 columns):
#   Column  Non-Null Count  Dtype  
---  ------  --------------  -----  
0   O_3     5824 non-null   float64
1   NO_2    5824 non-null   float64
2   SO_2    5824 non-null   float64
3   PM10    5824 non-null   float64
4   PM25    5824 non-null   float64
5   CO      5824 non-null   float64
6   Label   5824 non-null   float64
dtypes: float64(7)

可以看出，并非所有的日期都有24小时的污染物读数，否则就会有6329条目而不仅仅是5824条目。这就是为什么我不确定是否正确计算平均值的原因。

我真的很想知道如何找到我要查找的内容的正确方法。

- krm76

你在哪里可以看到6329个条目？你的数字都是一致的。 - swiss_knight

从2001年01月01日到2018年05月01日，共计6329天。你可以看到，每天的de只有5824个条目，这些条目对应的是天数。除非我做错了什么。 - krm76

1个回答

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可以查看英文原文，
原文链接

- Mayank Porwal · Accepted Answer

将 date 列转换为 Pandas 的 datetime 列。然后，按照 year 和 day 部分进行分组，并忽略 hour 部分以获得 mean 值：

In [663]: times = pd.to_datetime(df['date'])
In [662]: df.groupby([times.dt.year, times.dt.day]).mean()                                                                                                                                                                   
Out[662]: 
            O_3       NO_2       SO_2       PM10       PM25    CO
Date                                                             
1     14.963333  65.831666  17.638333  37.748333  11.087606  0.39
30    52.250000  58.250000   4.000000   4.750000   4.000000  0.30