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：

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：

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：

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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