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在pandas,python中,如何将时间数据集缩减为新的6小时平均数据集?

在pandas和Python中,可以使用resample函数将时间数据集缩减为新的6小时平均数据集。

首先,确保时间数据列被正确解析为日期时间类型。可以使用to_datetime函数将时间数据列转换为日期时间类型,例如:

代码语言:txt
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import pandas as pd

# 假设时间数据列名为'time',数据集存储在DataFrame df中
df['time'] = pd.to_datetime(df['time'])

接下来,将时间数据列设置为索引,这样可以方便地使用resample函数进行重采样。可以使用set_index函数将时间数据列设置为索引,例如:

代码语言:txt
复制
df.set_index('time', inplace=True)

然后,使用resample函数进行重采样,并指定重采样的频率为'6H',表示每6小时进行一次重采样。可以使用mean函数计算平均值作为重采样的聚合函数,例如:

代码语言:txt
复制
df_resampled = df.resample('6H').mean()

最后,得到的df_resampled即为新的6小时平均数据集。

需要注意的是,以上代码中的时间数据集假设存储在DataFrame df中,时间数据列名为'time'。根据实际情况,可能需要调整代码中的变量名和参数。

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