date object
lat float64
lon float64
speed float64
direction float64
在我的csv文件中，日期的格式如下：2016-04-29 11:45:21它以对象类型显示日期。每分钟有10条以上的记录。因此，我想分组并为每1分钟GPS数据应用平均速度。我尝试下面的代码，其中datafile是pandas dataframe。
datafile.groupby(pd.TimeGrouper('1Min'))['speed'].mean()
出现以下错误：
TypeError：轴必须为DatetimeIndex，但具有“ Int64Index”的实例
在注释中进行编辑后，然后datafile.head（）在datafile.head（）之后显示表输出出租车表输出
现在我从06:35:20到06:59:59有1069条记录。我需要找到每1分钟数据的平均速度
您需要使用以下方法DateTimeIndex从您的data列中创建一个：
df.index = pd.to_datetime(df.loc[: 'date'], format='%Y-%m-%d %H:%M:%S')
然而，你也许可以利用内置的.read_csv()功能，使用parse_dates=True和index_col=0阅读date的index，然后解析index（假设日期是第一个column）。
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