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python - 在 pandas timedelta 列上拆分应用组合

coder 2023-08-15 原文

我有一个带有 timedeltas 列的 DataFrame(实际上经过检查 dtype 是 timedelta64[ns] 或 <m8[ns] )，我想做一个拆分-组合-应用，但是 timedelta 列被删除了: 

import pandas as pd

import numpy as np

pd.__version__
Out[3]: '0.13.0rc1'

np.__version__
Out[4]: '1.8.0'

data = pd.DataFrame(np.random.rand(10, 3), columns=['f1', 'f2', 'td'])

data['td'] *= 10000000

data['td'] = pd.Series(data['td'], dtype='<m8[ns]')

data
Out[8]: 
         f1        f2              td
0  0.990140  0.948313 00:00:00.003066
1  0.277125  0.993549 00:00:00.001443
2  0.016427  0.581129 00:00:00.009257
3  0.048662  0.512215 00:00:00.000702
4  0.846301  0.179160 00:00:00.000396
5  0.568323  0.419887 00:00:00.000266
6  0.328182  0.919897 00:00:00.006138
7  0.292882  0.213219 00:00:00.008876
8  0.623332  0.003409 00:00:00.000322
9  0.650436  0.844180 00:00:00.006873

[10 rows x 3 columns]

data.groupby(data.index < 5).mean()
Out[9]: 
             f1        f2
False  0.492631  0.480118
True   0.435731  0.642873

[2 rows x 2 columns]

或者，强制 pandas 在 'td' 上尝试操作专栏:

data.groupby(data.index < 5)['td'].mean()
---------------------------------------------------------------------------
DataError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-12-88cc94e534b7> in <module>()
----> 1 data.groupby(data.index < 5)['td'].mean()

/path/to/lib/python3.3/site-packages/pandas-0.13.0rc1-py3.3-linux-x86_64.egg/pandas/core/groupby.py in mean(self)
    417         """
    418         try:
--> 419             return self._cython_agg_general('mean')
    420         except GroupByError:
    421             raise

/path/to/lib/python3.3/site-packages/pandas-0.13.0rc1-py3.3-linux-x86_64.egg/pandas/core/groupby.py in _cython_agg_general(self, how, numeric_only)
    669 
    670         if len(output) == 0:
--> 671             raise DataError('No numeric types to aggregate')
    672 
    673         return self._wrap_aggregated_output(output, names)

DataError: No numeric types to aggregate

但是，取列的平均值可以正常工作，因此应该可以进行数字运算:

data['td'].mean()
Out[11]: 
0   00:00:00.003734
dtype: timedelta64[ns]

显然，在执行 groupby 之前强制 float 很容易，但我想我不妨尝试了解我遇到的问题。

编辑:参见 https://github.com/pydata/pandas/issues/5724

最佳答案

原来这是一个 pandas 问题，这种行为 needs to be implemented in groupby.py .

与此同时，请享受这个转换为 float (以秒为单位)的解决方法:

data['td'] = [10**-9 * float(td) for td in data['td']]

关于python - 在 pandas timedelta 列上拆分应用组合，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/20625982/

timedeltapython3900codepandas

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