我在获取 timedelta 列的平均值时遇到问题。
我的数据如下所示：
user date Flag Value
0 ron 12/23/2016 'flag' 0 days 10:08:00
1 ron 12/21/2016 'n/a' 0 days 08:00:00
2 ron 12/23/2016 'flag' 0 days 10:08:00
3 ron 12/21/2016 'n/a' 0 days 02:00:00
4 andy 12/22/2016 'flag' 0 days 10:00:00
5 andy 12/22/2016 'flag' 0 days 10:00:00
我想通过基于 Flag==flag 取每个用户的值的平均值来生成一个 Avg 列。所以数据是这样的：
user date Flag Value Avg
0 ron 12/23/2016 'flag' 0 days 10:08:00 0 days 10:08:00
1 ron 12/21/2016 'n/a' 0 days 08:00:00 0 days 10:08:00
2 ron 12/23/2016 'flag' 0 days 10:08:00 0 days 10:08:00
3 ron 12/21/2016 'n/a' 0 days 02:00:00 0 days 10:08:00
4 andy 12/22/2016 'flag' 0 days 10:00:00 0 days 10:00:00
5 andy 12/22/2016 'flag' 0 days 10:00:00 0 days 10:00:00
我有这个产生数据错误的代码：
sample.loc[:,'Value'] = pd.to_timedelta(sample['Value'])
sample.loc[:,'Avg'] = sample['user'].map(sample[sample['Flag']=='flag'].groupby('user')['Value'].mean())
但这是我得到的错误：
DataError: No numeric types to aggregate
当我将 Value 转换为 timedelta 时，我不确定为什么会这样说。指导表示赞赏。
这里有不同的问题。
它最终给出：
df['mean'] = pd.to_timedelta(df.loc[df['Flag'] == "'flag'", 'Value']
.astype('int64').astype('float64')
.reindex(df.index).groupby(df['user'])
.transform('mean'))
它给：
user date Flag Value mean
0 ron 2016-12-23 'flag' 10:08:00 10:08:00
1 ron 2016-12-21 'n/a' 08:00:00 10:08:00
2 ron 2016-12-23 'flag' 10:08:00 10:08:00
3 ron 2016-12-21 'n/a' 02:00:00 10:08:00
4 andy 2016-12-22 'flag' 10:00:00 10:00:00
5 andy 2016-12-22 'flag' 10:00:00 10:00:00
注意：以上假设 Value 的数据类型是timedelta64[ns]( pd.Timedelta)。如果没有，您必须首先使用以下命令将其转换为 Timedelta：
df['Value'] = pd.to_timedelta(df['Value'])
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