DataFrame,其中 Date 是日期时间:
Column | Date
:-----------|----------------------:
A | 2018-08-05 17:06:01
A | 2018-08-05 17:06:02
A | 2018-08-05 17:06:03
B | 2018-08-05 17:06:07
B | 2018-08-05 17:06:09
B | 2018-08-05 17:06:11
返回表是;
Column | Date
:-----------|----------------------:
A | 2018-08-05 17:06:02
B | 2018-08-05 17:06:09
最佳答案
举个例子。
您的数据:
df = pd.DataFrame(data=[['A', '2018-08-05 17:06:01'],
['A', '2018-08-05 17:06:02'],
['A', '2018-08-05 17:06:03'],
['B', '2018-08-05 17:06:07'],
['B', '2018-08-05 17:06:09'],
['B', '2018-08-05 17:06:11']],
columns = ['column', 'date'])
解决方案:
df.date = pd.to_datetime(df.date).values.astype(np.int64)
df = pd.DataFrame(pd.to_datetime(df.groupby('column').mean().date))
输出:
date
column
A 2018-08-05 17:06:02
B 2018-08-05 17:06:09
希望对您有所帮助。
关于python - 获取多个日期的平均日期 - pandas,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/52007139/