要获取由开始和结束日期时间数组定义的pandas数据帧范围的平均值,可以按照以下步骤进行操作:
import pandas as pd
import numpy as np
start_dates = pd.to_datetime(['2022-01-01', '2022-02-01', '2022-03-01'])
end_dates = pd.to_datetime(['2022-01-31', '2022-02-28', '2022-03-31'])
result_df = pd.DataFrame(columns=['Start Date', 'End Date', 'Average'])
for i in range(len(start_dates)):
start_date = start_dates[i]
end_date = end_dates[i]
# 生成随机数据作为示例
data = pd.DataFrame({'Date': pd.date_range(start_date, end_date),
'Value': np.random.randint(1, 100, size=(end_date - start_date + pd.Timedelta(days=1)).days)})
# 计算平均值
average = data['Value'].mean()
# 将结果添加到数据帧中
result_df = result_df.append({'Start Date': start_date, 'End Date': end_date, 'Average': average}, ignore_index=True)
print(result_df)
这样,你就可以获取由开始和结束日期时间数组定义的pandas数据帧范围的平均值了。
请注意,以上代码仅为示例,实际应用中,你需要根据具体的数据和需求进行相应的调整和处理。
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