pandas/numpy - 基于时间的平均值答案

【问题标题】：pandas/numpy - time based averagespandas/numpy - 基于时间的平均值
【发布时间】：2021-11-19 10:33:02
【问题描述】：

我有一些数据基本上是一个日期时间戳和一个值，例如：

01-01-2021 11:40:01,   1.0532
01-01-2021 11:40:02,   1.0531
...
01-01-2021 11:41:01,   1.0541
01-01-2021 11:41:01,   1.0542

有很多数据。我想知道是否有办法让 pandas 或 numpy 快速计算时间增量（例如 1 秒、5 秒、1 分钟、5 分钟等）的平均值。

我知道有一些函数可以计算多个点的平均值，但它需要超过我需要的时间增量，即 1 秒平均值、5 秒平均值、1 分钟平均值等。

谢谢

标记

【问题讨论】：

标签： python-3.x pandas numpy scipy

【解决方案1】：

让我们首先获取一些看起来像您描述的随机数据：

>>> df = pd.DataFrame({
...     'datetime': pd.date_range(pd.Timestamp.today(), periods=2048, freq='300ms'),
...     'value': np.random.randint(0, 100, 2048) / 200 + 1
... })

如果您的 datetime 是字符串而不是实际的日期时间，您应该先转换它们：

>>> df['datetime'] = pd.to_datetime(df['datetime'])

然后您可以使用pd.Grouper 来实现您想要的。例如每秒：

>>> df.groupby(pd.Grouper(key='datetime', freq='1s'))['value'].mean()
datetime
2021-09-27 11:07:15    1.190000
2021-09-27 11:07:16    1.180000
2021-09-27 11:07:17    1.141250
2021-09-27 11:07:18    1.285000
2021-09-27 11:07:19    1.190000
                         ...   
2021-09-27 11:17:25    1.255000
2021-09-27 11:17:26    1.305000
2021-09-27 11:17:27    1.150000
2021-09-27 11:17:28    1.258333
2021-09-27 11:17:29    1.312500
Freq: S, Name: value, Length: 615, dtype: float64

每 5 秒：

>>> df.groupby(pd.Grouper(key='datetime', freq='5s'))['value'].mean()
datetime
2021-09-27 11:07:15    1.194286
2021-09-27 11:07:20    1.267647
2021-09-27 11:07:25    1.305000
2021-09-27 11:07:30    1.223125
2021-09-27 11:07:35    1.255294
                         ...   
2021-09-27 11:17:05    1.280882
2021-09-27 11:17:10    1.225294
2021-09-27 11:17:15    1.329687
2021-09-27 11:17:20    1.278235
2021-09-27 11:17:25    1.262353
Freq: 5S, Name: value, Length: 123, dtype: float64

等，见reference of frequency expressions。

另外请注意，您的平均值可能并不总是在每个单位时间内具有相同数量的值：

>>> df.groupby(pd.Grouper(key='datetime', freq='1s'))['value'].count()
datetime
2021-09-27 11:07:15    1
2021-09-27 11:07:16    3
2021-09-27 11:07:17    4
2021-09-27 11:07:18    3
2021-09-27 11:07:19    3
                      ..
2021-09-27 11:17:25    3
2021-09-27 11:17:26    4
2021-09-27 11:17:27    3
2021-09-27 11:17:28    3
2021-09-27 11:17:29    4
Freq: S, Name: value, Length: 615, dtype: int64

【讨论】：

感谢您的回答，这不是我所追求的。我假设 Grouper，组的日期时间为最接近的秒或分钟。理想情况下，我想要最后 5 分钟的内容，因此 17:06:14 将包括回到 17:01:14 的记录。我错了吗？谢谢
@MarkyMark1000 它不会对 afaik 进行舍入，而是将其分类。你想要一个滚动平均值，即与输入相同数量的输出？或者你只是想改变垃圾箱的原点，以便最后一个在当前时间之前？
感谢您的回复。我希望平均值超过最后 5 分钟的数据。如果它不可用，请不要担心，我只是想知道是否有一个系统来计算它。我直接在python中试了一下，速度非常非常慢。看起来我将不得不存储数据或在一定数量的步骤上使用滚动平均值。谢谢
我的意思是如果你只想要最后5分钟，你可以使用df.loc[pd.Timestamp.today() - pd.Timedelta(minutes=5):].mean()