Python 计算数据帧中精确小时前后的间隔平均值

我有一个以时间戳为索引的数据帧，数据的频率为10分钟

我找不到一种方法来计算从

h-30min

到

h+30min

的时间间隔内的平均值，其中

h

都是精确的小时数

---

我在考虑使用一个以df.index为范围的for循环，查找每一个精确的小时，然后计算特定时间间隔的平均值，但是我找不到一种简单的方法来索引该小时的数据。在熊猫身上有没有一种简单的方法？谢谢。

这里不确定确切的预期输出，但您可以先每半小时对数据重新采样一次，然后找到滚动平均值，得到1.5小时周期的平均值

df.resample('30T').mean().rolling(3, center = True).mean()

    Data
2015-12-01 00:00:00 NaN
2015-12-01 00:30:00 0.419649
2015-12-01 01:00:00 0.427544
2015-12-01 01:30:00 0.414868
2015-12-01 02:00:00 0.545400
2015-12-01 02:30:00 0.643669
2015-12-01 03:00:00 0.626265
2015-12-01 03:30:00 0.581142
2015-12-01 04:00:00 0.508442
2015-12-01 04:30:00 0.511635
2015-12-01 05:00:00 0.452952
2015-12-01 05:30:00 0.473471
2015-12-01 06:00:00 0.400974
2015-12-01 06:30:00 0.358676
2015-12-01 07:00:00 0.244290
2015-12-01 07:30:00 0.343688
2015-12-01 08:00:00 0.456954
2015-12-01 08:30:00 0.548263
2015-12-01 09:00:00 0.431159
2015-12-01 09:30:00 0.378981
2015-12-01 10:00:00 0.407988
2015-12-01 10:30:00 0.496860
2015-12-01 11:00:00 0.508232
2015-12-01 11:30:00 NaN

df.resample('30T').mean().rolling(3, center = True).mean()

    Data
2015-12-01 00:00:00 NaN
2015-12-01 00:30:00 0.419649
2015-12-01 01:00:00 0.427544
2015-12-01 01:30:00 0.414868
2015-12-01 02:00:00 0.545400
2015-12-01 02:30:00 0.643669
2015-12-01 03:00:00 0.626265
2015-12-01 03:30:00 0.581142
2015-12-01 04:00:00 0.508442
2015-12-01 04:30:00 0.511635
2015-12-01 05:00:00 0.452952
2015-12-01 05:30:00 0.473471
2015-12-01 06:00:00 0.400974
2015-12-01 06:30:00 0.358676
2015-12-01 07:00:00 0.244290
2015-12-01 07:30:00 0.343688
2015-12-01 08:00:00 0.456954
2015-12-01 08:30:00 0.548263
2015-12-01 09:00:00 0.431159
2015-12-01 09:30:00 0.378981
2015-12-01 10:00:00 0.407988
2015-12-01 10:30:00 0.496860
2015-12-01 11:00:00 0.508232
2015-12-01 11:30:00 NaN