python datatime 平均值_使用pandas计算datetime行平均值的最快方法

最新推荐文章于 2023-03-13 12:56:05 发布

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#python datatime 平均值

这篇博客探讨了如何处理包含大量datetime数据的HDF5文件，尤其是计算不同用户打开应用程序之间的平均时间间隔。作者当前的方法是通过循环遍历和计算差值，但寻求更快速的Pandas解决方案来提高效率。

我有122864行数据。我在HDF5文件中存储数据。利用熊猫进行数据处理。对于记录中的每个唯一id，都有一个关联的时间戳，指示用户打开应用程序的时间。我想得到两次点击应用程序之间的平均持续时间。在1283 2015-04-01 08:07:44.131768

1284 2015-04-01 08:08:02.752611

1285 2015-04-01 08:08:02.793380

1286 2015-04-01 08:07:53.910469

1287 2015-04-01 08:08:03.305893

1288 2015-04-01 08:07:44.843050

1289 2015-04-01 08:07:54.767203

1290 2015-04-01 08:08:03.965367

1291 2015-04-01 08:07:45.924854

1292 2015-04-01 08:07:55.408593

1293 2015-04-01 08:07:46.365128

class User(object):

'''

Properties and function related to each object.

attributes:

datetime: a list of hit timestamp for each user object

deviceid: unique deviceid

'''

def __init__(self, User, device_id):

self.datetime = pd.to_datetime(list(User['datetime']))

self.deviceid = device_id

self.avrgtime = 0.0

avgtime.setdefault(self.deviceid,

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979

文章目录Datetimedatetime类timedelta类Pandas中的时间序列数据处理在处理数据（比如处理一天内股价变动情况）时经常会遇到很多时间序列数据，在使用Pandas导入时间序列数据时，若用字符串的方式处置时间极为不便，故此引入datetime处理时间数据。在介绍Pandas处理时间数据之前，首先介绍以下常用的Datetime。 Datetime import datetime import time datetime类不是很难，直接贴代码啦。 dt1 = datetime.date

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I have a datetime attribute:d = {'DOB': pd.Series([datetime.datetime(2014, 7, 9),datetime.datetime(2014, 7, 15),np.datetime64('NaT')], index=['a', 'b', 'c'])}df_test = pd.DataFrame(d)I would like to c...

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你可以像这样用纽比或熊猫(“熊猫版”)：In [256]: s = pd.Series([2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 15, 20, 25, 30, 35,40, 45, 50, 55, 65, 75, 85, 86, 87, 88])In [257]: df = pd.DataFrame({'time': s,'time_diff': s.diff().shift(-...

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