Python中的Excel SUMIFS数组

我有一张价格时间序列数据的Excel表格，每天由6个小时周期组成。我正在尝试使用Python和Pandas，我已经设置并正在使用它们，导入一个CSV，然后从中创建一个df。这很好，这只是我正在努力解决的排序代码。在excel中，我可以使用Sum（sumifs）数组函数来实现这一点，但我希望它能在Python/Pandas中工作

我希望从数据中生成一个新的时间序列，其中每天我只得到第3到第5个时段（包括第3到第5个时段）的平均价格，不包括其他时段。我正在努力解决这个问题

我正在寻找的原始数据和结果示例如下：

您需要按过滤，然后聚合

平均值

：

df = df[df['Period'].between(3,5)].groupby('Date', as_index=False)['Price'].mean()

您需要按过滤，然后聚合

平均值

：

df = df[df['Period'].between(3,5)].groupby('Date', as_index=False)['Price'].mean()

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你的意思是，平均价格将仅在周期等于3或5的行上计算？因此，例如，对于2017年1月1日，我希望平均值（周期=3、4和5），第二天应相同，以此类推。因此，在结果系列中，您每天有一个值，仅为当天时段3到5的平均值。一个小建议-将数据更改为文本，以便可能将其复制以防止否决票。您的意思是平均价格将仅在时段等于3或5的行上计算？例如，对于2017年1月1日，我希望平均值（周期=3、4和5），第二天应该相同，以此类推。因此，在结果系列中，您每天有一个值，仅为当天3到5个周期的平均值。一个小建议-将数据更改为文本，以便可能将其复制以防止向下投票。Genius谢谢！抱歉，我如何让新的数据框显示日期作为索引？@Reno-对于

系列

，仅删除

as_index=False

，如果需要数据框，则使用

df[df['Period'].between（3,5）].groupby（'Date'）['Price'].mean（）.to_frame（）

我认为我有问题，因为输出中的日期字段与预期不符。我想我需要将“日期”字段的数据类型设置为日期。我该怎么做？Thanks@Reno-使用

df['Date']=pd.to_datetime（df['Date']）

Genius谢谢！抱歉，我如何让新的数据框显示日期作为索引？@Reno-对于

系列

，仅删除

as_index=False

，如果需要数据框，则使用

df[df['Period'].between（3,5）].groupby（'Date'）['Price'].mean（）.to_frame（）

我认为我有问题，因为输出中的日期字段与预期不符。我想我需要将“日期”字段的数据类型设置为日期。我该怎么做？Thanks@Reno-使用

df['Date']=pd.to_datetime（df['Date']）