Python 按分钟分组索引并计算平均值

因此，我有一个名为“df”的熊猫数据帧，我想删除秒数，只需要YYYY-MM-DD HH:MM格式的索引。但也会对分钟进行分组，并显示该分钟的平均值

所以我想把这个数据帧

                        value
2015-05-03 00:00:00     61.0
2015-05-03 00:00:10     60.0
2015-05-03 00:00:25     60.0
2015-05-03 00:00:30     61.0
2015-05-03 00:00:45     61.0
2015-05-03 00:01:00     61.0
2015-05-03 00:01:10     60.0
2015-05-03 00:01:25     60.0
2015-05-03 00:01:30     61.0
2015-05-03 00:01:45     61.0
2015-05-03 00:02:00     61.0
2015-05-03 00:02:10     60.0
2015-05-03 00:02:25     60.0
2015-05-03 00:02:40     60.0
2015-05-03 00:02:55     60.0
2015-05-03 00:03:00     59.0
2015-05-03 00:03:15     59.0
2015-05-03 00:03:20     59.0
2015-05-03 00:03:35     59.0
2015-05-03 00:03:40     60.0

                        value
2015-05-03 00:00        60.6
2015-05-03 00:01        60.6
2015-05-03 00:02        60.2
2015-05-03 00:03        59.2

进入这个数据帧

                        value
2015-05-03 00:00:00     61.0
2015-05-03 00:00:10     60.0
2015-05-03 00:00:25     60.0
2015-05-03 00:00:30     61.0
2015-05-03 00:00:45     61.0
2015-05-03 00:01:00     61.0
2015-05-03 00:01:10     60.0
2015-05-03 00:01:25     60.0
2015-05-03 00:01:30     61.0
2015-05-03 00:01:45     61.0
2015-05-03 00:02:00     61.0
2015-05-03 00:02:10     60.0
2015-05-03 00:02:25     60.0
2015-05-03 00:02:40     60.0
2015-05-03 00:02:55     60.0
2015-05-03 00:03:00     59.0
2015-05-03 00:03:15     59.0
2015-05-03 00:03:20     59.0
2015-05-03 00:03:35     59.0
2015-05-03 00:03:40     60.0

                        value
2015-05-03 00:00        60.6
2015-05-03 00:01        60.6
2015-05-03 00:02        60.2
2015-05-03 00:03        59.2

我试过像这样的代码

df['value'].resample('1Min').mean()

或

---

但这似乎不起作用。有什么想法吗？

您需要首先将索引转换为：

另一个解决方案是通过

astype

将索引中的秒值设置为

0

：

print (df.groupby([df.index.values.astype('<M8[m]')])['value'].mean())
2015-05-03 00:00:00    60.6
2015-05-03 00:01:00    60.6
2015-05-03 00:02:00    60.2
2015-05-03 00:03:00    59.2
Name: value, dtype: float64

---

print（df.groupby（[df.index.values.astype（'对我来说，它工作得很好。你有错误吗？df.index.resample（'1Min'）。mean（）给出了错误属性error:'DatetimeIndex'对象没有属性'resample'和df['value']）。resample（'1Min'）。mean（）没有给出错误但没有给出期望的结果，没有任何变化我没有得到平均值，秒数仍然在那里我准备好了df.index=df.index.to_datetime（）在我的代码中，这不会转换为datetimeindex吗？你是否尝试
df.index=pd.to_datetime（df.index）
？好的，那么我真正想要的代码是df=df['value'].resample（'1Min'）。mean（），谢谢你，将在4分钟内接受你的答案！很高兴能帮助你。
df.resample（'1Min'）['value'].mean（）
与
df['value']相同。resample（'1Min'）。mean（）
，我把它添加到答案中。@ak3191-我认为绘制它是没有必要的，使用
s=df.groupby（[df.index.values.astype'）