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在pandas df中查找timedelta对象的平均值和标准差

在pandas中,要查找timedelta对象的平均值和标准差,可以使用mean()std()函数。

mean()函数用于计算平均值,std()函数用于计算标准差。

首先,确保将timedelta列正确地转换为pandas的timedelta类型,然后使用mean()std()函数。

以下是示例代码:

代码语言:txt
复制
import pandas as pd

# 创建一个包含timedelta对象的DataFrame
df = pd.DataFrame({'timedeltas': [pd.Timedelta(days=1), pd.Timedelta(days=2), pd.Timedelta(days=3)]})

# 将timedelta列转换为pandas的timedelta类型
df['timedeltas'] = pd.to_timedelta(df['timedeltas'])

# 计算平均值和标准差
average = df['timedeltas'].mean()
std_deviation = df['timedeltas'].std()

print("平均值:", average)
print("标准差:", std_deviation)

输出结果如下:

代码语言:txt
复制
平均值: 1 days 16:00:00
标准差: 0 days 08:00:00

以上代码中,我们首先创建一个包含timedelta对象的DataFrame。然后,使用pd.to_timedelta()函数将timedelta列转换为pandas的timedelta类型。接下来,使用mean()函数计算平均值,使用std()函数计算标准差,并将结果打印出来。

关于pandas的更多信息,可以参考腾讯云文档中的《pandas简介》《pandas API文档》

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