如何在时间序列数据中取每三天的平均值答案

【问题标题】：how to take average of the values per three days in a timeseries data如何在时间序列数据中取每三天的平均值
【发布时间】：2017-01-25 22:00:00
【问题描述】：

我有一个如下所示的时间序列数据：

datetime    | value
2016-01-01  | 1
2016-01-02  | 14
2016-01-03  | 3
2016-01-04  | 15
2016-01-05  | 5
2016-01-06  | 4
2016-01-07  | 7
2016-01-08  | 15

我想要获得的是每三天（以及每周）的平均值，并将最后一天作为索引，如下所示：

datetime    | value
2016-01-03  | 6
2016-01-06  | 8
2016-01-08  | 11

您可能会注意到剩下的 2 条记录只需要平均。在 pandas dataframe 或 graphlab SFrame 中是否有一种方便的方法来执行此操作？如果有人可以分享相关资源，那就太好了！

感谢您的帮助！

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe graphlab sframe

【解决方案1】：

您可以通过楼层划分创建的numpy数组使用agg：

print (np.arange(len(df.index)) // 3)
[0 0 0 1 1 1 2 2]

df = df.groupby(np.arange(len(df.index)) // 3).agg({'datetime': 'last', 'value': 'mean'})
print (df)
     datetime  value
0  2016-01-03      6
1  2016-01-06      8
2  2016-01-08     11

【讨论】：

【解决方案2】：

Numpy数组支持偶数空间选择：

>>> import numpy as np
>>> l = np.arange(10)
>>> l
array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
>>> l[0::3]
array([0, 3, 6, 9])

Pandas 系列大部分时间都支持 Numpy 功能。在您的情况下，而不是从索引 0，在 for 循环中从 0 迭代到 2 应该可以完成工作。

【讨论】：