数据框中的平均值

【问题标题】：Average in a dataframe数据框中的平均值
【发布时间】：2020-10-26 15:34:00
【问题描述】：

    Date    Timestamp   μmoles
0   2019-06-11  17:21:35    13.5
1   2019-06-11  17:22:35    13.1
2   2019-06-11  17:23:35    13.0
3   2019-06-11  17:24:35    11.8
4   2019-06-11  17:25:35    11.8
... ... ... ...
394 2019-06-11  23:55:38    0.0
395 2019-06-11  23:56:38    0.0
396 2019-06-11  23:57:38    0.0
397 2019-06-11  23:58:38    0.0
398 2019-06-11  23:59:38    0.0

我正在尝试编写一个代码来计算下午 5 点的平均微摩尔数。有什么建议吗？

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe average

【解决方案1】：

您好，您可以尝试以下示例：

df.loc[df['Timestamp'].dt.hour == 17]['μmoles'].mean() # Follows the 24 hour time format

【讨论】：

【解决方案2】：

这应该可以满足您的期望。

将Date 和Timestamp 字段组合成date_time 列

df["date_time"] = pd.to_datetime(df['Date'] + ' ' + df['Timestamp'])

将小时提取到单独的列中

df["hour"] = df["date_time"].apply(lambda x: x.hour)

打印输出

print(df.groupby(by=["hour"])["μmoles"].mean())

【讨论】：

【解决方案3】：

你也可以试试这个：

df.loc[df['Timestamp'].str.split(':').str[0] == '17', 'μmoles'].mean()

【讨论】：

【解决方案4】：

在这里，我选取以 17 开头的行：并仅计算选定行的平均值

df[df['Timestamp'].str.startswith('17:')]['μmoles'].astype('float64').mean()

【讨论】：