PYTHON:对数据帧索引切片的操作

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【中文标题】PYTHON:对数据帧索引切片的操作【英文标题】:PYTHON: operation on the dataframe index slice 【发布时间】:2021-11-09 12:00:28 【问题描述】:

我有一个带有日期时间索引和一些值的数据框:

Index Value
2021-07-29 13:26:55.740529776 0.023001
2021-07-29 13:26:55.762375355 0.021846
2021-07-29 13:26:55.805379868 0.043005
2021-07-29 13:26:55.819379330 0.014000
2021-07-29 13:26:55.849494696 0.041983
... ...

我想有一个新列,其中包含特定时间段内的平均值(索引切片),例如1秒。由于样本在时域中不均匀,因此无法使用具有固定样本数的滚动窗口。

我尝试了循环,但它不起作用:

for i in range(len(df)):
   df['mean'][i] = df['value'][df.index[i] - datetime.timedelta(seconds = 1): df.index[i]].mean()

你能指导我如何以最pythonic的方式制作它吗?

贾雷克

【问题讨论】:

【参考方案1】:

熊猫滚动可以将间隔作为窗口,例如

df['value'].rolling('1S').mean()

【讨论】:

以上是关于PYTHON:对数据帧索引切片的操作的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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