DataFrame Resample（熊猫）中没有结果

Question

我有一个如下所示的数据框 (df)：

      Time          Temp
2017-01-01 00:30:00 11.1
2017-01-01 01:00:00 10.8
2017-01-01 01:30:00 10.8
2017-01-01 02:00:00 10.8
2017-01-01 02:30:00 11.1
.....             ....

我正在尝试获取 Temp 数据的每小时平均值，我曾经使用以下代码（时间是索引）：

df2 = df.resample('H').agg(['mean','std'])

但现在我收到以下错误：

---------------------------------------------------------------------------
ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-8-b43bf44dcae3> in <module>()
----> 1 df9 = dfroof4.resample('H').agg(['mean','std'])

D:\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\resample.py in aggregate(self, arg, *args, **kwargs)
    314 
    315         self._set_binner()
--> 316         result, how = self._aggregate(arg, *args, **kwargs)
    317         if result is None:
    318             result = self._groupby_and_aggregate(arg,

D:\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\base.py in _aggregate(self, arg, *args, **kwargs)
    632             return self._aggregate_multiple_funcs(arg,
    633                                                   _level=_level,
--> 634                                                   _axis=_axis), None
    635         else:
    636             result = None

D:\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\base.py in _aggregate_multiple_funcs(self, arg, _level, _axis)
    689         # if we are empty
    690         if not len(results):
--> 691             raise ValueError("no results")
    692 
    693         try:

ValueError: no results

有什么想法吗？

编辑：

输出

print(df.dtypes)

是：

Temp    object
dtype: object

谢谢！

Answer 1

您需要先由astype 转换为float：

df['Temp'] = df['Temp'].astype(float)
df2 = df.resample('H')['Temp'].agg(['mean','std'])

如果某些不良数据（如strings）使用to_numeric 将它们替换为NaNs：

df['Temp'] = pd.to_numeric(df['Temp'], errors='coerce')
df2 = df.resample('H')['Temp'].agg(['mean','std'])