Python pandas，在填写调查前计算15分钟的平均温度传感器(匹配时间戳+添加新列)

Python pandas是一个开源的数据分析和数据处理工具，它提供了高效、灵活的数据结构和数据分析功能，适用于处理和分析大规模数据集。

在填写调查前计算15分钟的平均温度传感器(匹配时间戳+添加新列)的问题中，可以使用Python pandas来完成。

首先，需要导入pandas库并读取数据集。假设数据集包含时间戳和温度两列。

import pandas as pd

# 读取数据集
data = pd.read_csv('data.csv')

# 将时间戳列转换为日期时间类型
data['timestamp'] = pd.to_datetime(data['timestamp'])

# 设置时间戳列为数据集的索引
data.set_index('timestamp', inplace=True)

接下来，可以使用pandas的时间重采样功能来计算15分钟的平均温度，并将结果添加到新的列中。

# 计算15分钟的平均温度
data['15min_avg_temperature'] = data['temperature'].resample('15T').mean()

# 打印结果
print(data)

以上代码中，resample('15T')表示按照15分钟的时间间隔进行重采样，mean()表示计算平均值。计算结果将会添加到名为15min_avg_temperature的新列中。

对于应用场景，Python pandas的数据处理和分析功能可以广泛应用于各种领域，包括金融、市场营销、医疗健康、物流等。它可以帮助用户快速处理和分析大规模的数据集，提取有价值的信息和洞察，并支持数据可视化和报告生成。

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