按时间段对DataFrame进行分组聚合

Question

我正在使用Pandas来处理和整理数据。这是我的DataFrame：

我将许多日期按分钟分组，并做了聚合，以获得每分钟的'bitrate'分数总和。以下是我用来生成这个DataFrame的代码：

def aggregate_data(data):

    def delete_seconds(time):

        return (datetime.datetime.strptime(time, '%Y-%m-%d %H:%M:%S')).replace(second=0)


    data['new_time'] = data['beginning_time'].apply(delete_seconds)
    df = (data[['new_time', 'bitrate']].groupby(['new_time'])).aggregate(np.sum)

    return df

现在我想用5分钟作为时间段来做类似的事情。我想按照5分钟的时间段分组我的日期时间，并计算平均值。类似这样：（当然，这是不起作用的！）

df.groupby([df.index.map(lambda t: t.5minute)]).aggregate(np.mean)

有什么想法吗？谢谢！

- Arij SEDIRI

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如果您的索引已经是DatetimeIndex，则可以直接使用“resample”：df.resample('5min').mean()应该可以工作。 - EdChum

Answer 1

使用重新采样。

df.resample('5Min').sum()

这假设你的索引已正确设置为DateTimeIndex。

你也可以使用TimeGrouper，因为重新采样是对时间桶进行分组操作。

df.groupby(pd.TimeGrouper('5Min')).sum()

- binaryaaron

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你能帮我做这个吗？http://stackoverflow.com/questions/39691671/resampling-timeseries-with-a-given-timedelta - Arij SEDIRI