平均一列中每个唯一值的最后几个条目以生成新的df

hegdep 发表于 Dev

黑德普

我df.head()的数据框看起来像这样。我正在测量7到9 Hz频率之间的数据，并具有大约100个唯一值Psnr。如果我想创建一个新数据框，并用一个点表示每个唯一值的最后五分钟的平均值Psnr，那么最好的方法是什么？

Datum_Zeit  Psnr
2018-10-04 14:43:11.410 2
2018-10-04 14:43:11.600 2
2018-10-04 14:43:11.790 2
2018-10-04 14:43:11.970 2
2018-10-04 14:43:12.160 2

这样做的一种可能方法是创建子数据帧，再次对其进行过滤和合并，如下所示。但是，我相信必须有一个更简单的解决方案

dfs = {k: df[df['Psnr'] == k] for k in df['Psnr'].unique()}

耶斯列尔

我相信您首先需要为每个组过滤最后5分钟的数据，然后再按mean列进行汇总Psnr：

print (df)
                Datum_Zeit  Psnr  Speed  Torque
0  2018-10-04 14:38:11.410     2      8       6
1  2018-10-04 14:39:11.600     2      7       0
2  2018-10-04 14:40:11.790     2      1       1
3  2018-10-04 14:41:11.970     2      9       3
4  2018-10-04 14:43:12.160     2      5       1
5  2018-10-04 14:39:11.600     3      7       0
6  2018-10-04 14:40:11.790     3      1       1
7  2018-10-04 14:44:11.970     3      9       3
8  2018-10-04 14:45:12.160     3      5       1

df['Datum_Zeit'] = pd.to_datetime(df['Datum_Zeit'])

s = df.groupby('Psnr')['Datum_Zeit'].transform('max')
df = df[df['Datum_Zeit'].between(s - pd.Timedelta(300, 's'), s)]
print (df)
               Datum_Zeit  Psnr  Speed  Torque
1 2018-10-04 14:39:11.600     2      7       0
2 2018-10-04 14:40:11.790     2      1       1
3 2018-10-04 14:41:11.970     2      9       3
4 2018-10-04 14:43:12.160     2      5       1
7 2018-10-04 14:44:11.970     3      9       3
8 2018-10-04 14:45:12.160     3      5       1

如果需要所有列的均值，则不包含datetime：

df = df.groupby('Psnr').mean()
print (df)
      Speed  Torque
Psnr               
2       5.5    1.25
3       7.0    2.00

如果仅需要datetime列的列：

df['dates']= df['Datum_Zeit'].astype(np.int64)
df1 = pd.to_datetime(df.groupby('Psnr')['dates'].mean()).reset_index()
print (df1)
   Psnr                         dates
0     2 2018-10-04 14:40:56.880000000
1     3 2018-10-04 14:44:42.064999936

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