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如何在Pandas dataframe中按小时对行进行分组?

在Pandas dataframe中按小时对行进行分组可以通过以下步骤实现:

  1. 首先,确保日期时间列的数据类型是datetime类型。如果不是,可以使用pd.to_datetime()函数将其转换为datetime类型。
  2. 使用df.groupby()函数按小时进行分组。在groupby()函数中,可以使用pd.Grouper()指定按小时进行分组,并将日期时间列作为参数传递给它。
  3. 例如,如果日期时间列名为"timestamp",可以使用以下代码进行分组:
  4. 例如,如果日期时间列名为"timestamp",可以使用以下代码进行分组:
  5. 这将按小时对行进行分组,并返回一个GroupBy对象。
  6. 可以选择应用于每个分组的聚合函数。例如,可以使用mean()函数计算每个小时的平均值,或使用sum()函数计算每个小时的总和。
  7. 例如,计算每个小时的平均值:
  8. 例如,计算每个小时的平均值:
  9. 这将返回一个新的DataFrame,其中包含按小时分组后的平均值。

以下是一个完整的示例代码:

代码语言:txt
复制
import pandas as pd

# 将日期时间列转换为datetime类型
df['timestamp'] = pd.to_datetime(df['timestamp'])

# 按小时进行分组并计算平均值
hourly_avg = df.groupby(pd.Grouper(key='timestamp', freq='H')).mean()

# 打印结果
print(hourly_avg)

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