Python 如何将一列中的微秒转换为毫秒，并将另一列的聚合模式转换为毫秒

我有一个有两列的df。一个是以微秒为单位的时间戳，另一个是值。看起来是这样的：

         time  score
        83620      4
        83621      4
        83622      4
        83623      4
        83624      4
        83625      4
        83626      4
        83627      4
        83628      4
        83629      4
        83630      4
        83631      4
        83632      4
        83633      5
        83634      5
        83635      5
        83636      5
        83637      5
        83638      5
        83639      6
        83640      1
        83641      1
        83642      4

         time  score
        8362      4
        8363      5
        8364      1
       

我想将df.time调整为毫秒，并按模式聚合df.score。应该是这样的：

         time  score
        83620      4
        83621      4
        83622      4
        83623      4
        83624      4
        83625      4
        83626      4
        83627      4
        83628      4
        83629      4
        83630      4
        83631      4
        83632      4
        83633      5
        83634      5
        83635      5
        83636      5
        83637      5
        83638      5
        83639      6
        83640      1
        83641      1
        83642      4

         time  score
        8362      4
        8363      5
        8364      1
       

尝试：

输出：

time
8362    4
8363    5
8364    1
Name: score, dtype: int64

两种方法：

使用重采样，但我今天才了解它，到目前为止还没有尝试过，但它看起来很强大。

我最喜欢的方法是：

如果时间紧迫，请考虑用Apple（）或列表理解进行毫秒计算。如果使用apply，请记住lambda函数有开销。 对于非常大的样本，numpy可能会稍微快一点。

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重采样可能比分组快，但这很容易。

首先，转换时间列，使其包含毫秒。1微秒包含0.001毫秒。因此，此代码将时间列转换为毫秒：

df['time'] = df['time'] / 1000

然后，按所需列分组，在本例中为score，然后指定按模式聚合时间列。这可以使用以下代码完成：

df.groupby(['score']).apply(pd.DataFrame.mode).reset_index(drop=True)

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将micro转换为mili意味着删除三位数，而不是一位数。除以/1000