平均日期数组计算答案

【问题标题】：Average Date Array Calculation平均日期数组计算
【发布时间】：2016-06-06 14:13:24
【问题描述】：

我想获得以下日期的平均值。我考虑将所有数据转换为秒，然后将它们平均。但可能有更好的方法。

date = ['2016-02-23 09:36:26', '2016-02-24 10:00:32', '2016-02-24 11:28:22', '2016-02-24 11:27:20', '2016-02-24 11:24:15', '2016-02-24 11:20:25', '2016-02-24 11:17:43', '2016-02-24 11:12:03', '2016-02-24 11:09:11', '2016-02-24 11:08:44', '2016-02-24 11:05:28', '2016-02-24 11:03:23', '2016-02-24 10:58:08', '2016-02-24 10:53:59', '2016-02-24 10:49:34', '2016-02-24 10:43:33', '2016-02-24 10:35:27', '2016-02-24 10:31:50', '2016-02-24 10:31:17', '2016-02-24 10:30:05', '2016-02-24 10:29:21']

讨厌的解决方案：

import datetime
import time
import numpy as np

date = ['2016-02-23 09:36:26', '2016-02-24 10:00:32', '2016-02-24 11:28:22', '2016-02-24 11:27:20', '2016-02-24 11:24:15', '2016-02-24 11:20:25', '2016-02-24 11:17:43', '2016-02-24 11:12:03', '2016-02-24 11:09:11', '2016-02-24 11:08:44', '2016-02-24 11:05:28', '2016-02-24 11:03:23', '2016-02-24 10:58:08', '2016-02-24 10:53:59', '2016-02-24 10:49:34', '2016-02-24 10:43:33', '2016-02-24 10:35:27', '2016-02-24 10:31:50', '2016-02-24 10:31:17', '2016-02-24 10:30:05', '2016-02-24 10:29:21']
sec = [time.mktime(datetime.datetime.strptime(d, "%Y-%m-%d %H:%M:%S").timetuple()) for d in date]
mean = datetime.datetime.fromtimestamp(np.mean(sec))
print(mean)

【问题讨论】：

我会完全按照你的建议去做。
我同意@ppaulojr。将它们转换为单位并取平均值。
看看这个问题stackoverflow.com/questions/19681703/…
@ppaulojr 我还是觉得pandas或者numpy里面应该有一些功能来做同样的工作。

标签： python arrays datetime numpy pandas

【解决方案1】：

在 NumPy 中，所有 datetime64[s]s 在内部都由 8 字节整数表示。整数表示自 Epoch 以来的秒数。

因此，您可以将 date 列表转换为 datetime64[s] dtype 的 NumPy 数组，将其视为 dtype i8（8 字节整数），取平均值，然后将 int 转换回 datetime64[s]。

import numpy as np

date = ['2016-02-23 09:36:26', '2016-02-24 10:00:32', '2016-02-24 11:28:22', '2016-02-24 11:27:20', '2016-02-24 11:24:15', '2016-02-24 11:20:25', '2016-02-24 11:17:43', '2016-02-24 11:12:03', '2016-02-24 11:09:11', '2016-02-24 11:08:44', '2016-02-24 11:05:28', '2016-02-24 11:03:23', '2016-02-24 10:58:08', '2016-02-24 10:53:59', '2016-02-24 10:49:34', '2016-02-24 10:43:33', '2016-02-24 10:35:27', '2016-02-24 10:31:50', '2016-02-24 10:31:17', '2016-02-24 10:30:05', '2016-02-24 10:29:21']

mean = (np.array(date, dtype='datetime64[s]')
        .view('i8')
        .mean()
        .astype('datetime64[s]'))

print(mean)

打印

2016-02-24T09:43:40-0500

【讨论】：