如何将系列拆分为时间间隔？（Python）

【问题标题】：How to split a Series into time intervals? (python)如何将系列拆分为时间间隔？（Python）
【发布时间】：2022-01-07 06:22:08
【问题描述】：

我有这个数据框：

我应该将''Time.s''列的行拆分成区间，计算每个区间的平均值，最后计算每个平均值的偏差。

我无法每秒将 Volt.mv > 0.95 的行分成一组。我尝试使用 GroupBy，但它会在第二个表中产生问题：

我使用了这段代码，直接计算平均值，但我确实做错了：

ecg.groupby("Time.s").apply(lambda x: x["Volt.mv"].mean())

谁能帮帮我？

【问题讨论】：

标签： pandas-groupby mean series intervals deviation

【解决方案1】：

在进行 groupby 之前，您需要将 Time.s 映射到一个区间。否则每个组将只有一行（大部分时间）。

以下是如何分组为 0.1 秒的间隔并计算每个间隔的均值和标准差：

interval_length = 0.1
df_aggregated = (
    df
    .assign(interval=df["Time.s"].div(interval_length).astype("int").mul(interval_length))
    .groupby("interval")
    .agg(volt_mean=("Volt.mv", "mean"), volt_std=("Volt.mv", "std"))
)

【讨论】：