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将小时列添加到常规分钟列表中,并按其分组,然后在Python中对数据求平均值

的步骤如下:

  1. 首先,将分钟列表中的每个时间转换为小时。可以使用Python的datetime模块来实现这一步骤。假设分钟列表存储在一个名为minutes的变量中,可以使用以下代码将分钟转换为小时:
代码语言:txt
复制
import datetime

hours = [datetime.datetime.strptime(minute, "%H:%M").hour for minute in minutes]
  1. 接下来,将小时列表与原始数据列表进行分组。可以使用Python的zip函数将两个列表进行组合,并使用字典来存储分组后的数据。假设原始数据存储在一个名为data的变量中,可以使用以下代码进行分组:
代码语言:txt
复制
grouped_data = {}
for hour, value in zip(hours, data):
    if hour not in grouped_data:
        grouped_data[hour] = []
    grouped_data[hour].append(value)
  1. 最后,对每个小时的数据列表求平均值。可以使用Python的statistics模块中的mean函数来计算平均值。假设平均值存储在一个名为averages的变量中,可以使用以下代码计算平均值:
代码语言:txt
复制
import statistics

averages = {hour: statistics.mean(values) for hour, values in grouped_data.items()}

以上代码将小时列添加到常规分钟列表中,并按其分组,然后在Python中对数据求平均值。请注意,这只是一个示例代码,实际应用中可能需要根据具体情况进行适当的修改和调整。

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