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Python groupby时间戳以及其他列的平均值和总和

Python中的groupby函数可以根据指定的键对数据进行分组。在处理时间戳以及其他列的平均值和总和时，可以使用groupby函数结合agg函数来实现。

首先，需要导入pandas库来处理数据：

import pandas as pd

接下来，假设我们有一个包含时间戳和其他列的数据集，可以使用pandas的DataFrame来表示：

data = pd.DataFrame({
    'timestamp': ['2022-01-01 10:00:00', '2022-01-01 10:00:00', '2022-01-02 12:00:00', '2022-01-02 12:00:00'],
    'value1': [1, 2, 3, 4],
    'value2': [5, 6, 7, 8]
})

接下来，我们可以将时间戳列转换为日期时间类型，并设置为索引：

data['timestamp'] = pd.to_datetime(data['timestamp'])
data.set_index('timestamp', inplace=True)

现在，我们可以使用groupby函数按照日期进行分组，并使用agg函数计算平均值和总和：

result = data.groupby(pd.Grouper(freq='D')).agg({'value1': 'mean', 'value2': 'sum'})

在上述代码中，pd.Grouper(freq='D')表示按照天进行分组，{'value1': 'mean', 'value2': 'sum'}表示对value1列计算平均值，对value2列计算总和。

最后，我们可以打印结果：

print(result)

完整的代码如下：

import pandas as pd

data = pd.DataFrame({
    'timestamp': ['2022-01-01 10:00:00', '2022-01-01 10:00:00', '2022-01-02 12:00:00', '2022-01-02 12:00:00'],
    'value1': [1, 2, 3, 4],
    'value2': [5, 6, 7, 8]
})

data['timestamp'] = pd.to_datetime(data['timestamp'])
data.set_index('timestamp', inplace=True)

result = data.groupby(pd.Grouper(freq='D')).agg({'value1': 'mean', 'value2': 'sum'})

print(result)

以上代码将根据时间戳按天进行分组，并计算value1列的平均值和value2列的总和。你可以根据实际需求修改代码中的列名和分组方式。

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相关搜索:Dask - groupby期间行之间时间戳差异的平均值 dataframe -基于其他列的值的时间戳之间的时间间隔 groupby 1列和其他列的总和作为新的数据帧熊猫 Groupby列，按时间戳排序，并计算Pandas Dataframe中时间戳之间的差异？Groupby日期时间格式和与其他列中的值相加(Pandas)R-使用时间条件和其他条件计算不同列的平均值不带时间戳的TCPDump输出以及仅IP和端口使用python填充缺少的时间戳和值创建单独列的GroupBy条件和日期-Python 在Pandas groupby中计算分组间的逐值平均值和逐值总和

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