Python DataFrame 中 Timedelta 值的聚合答案

【问题标题】：Aggregations for Timedelta values in the Python DataFramePython DataFrame 中 Timedelta 值的聚合
【发布时间】：2017-12-27 15:04:52
【问题描述】：

我有大的 DataFrame (df)，它看起来像：

 Acc_num date_diff
0 29 0:04:43
1 29 0:01:43
2 29 2:22:45
3 29 0:16:21
4 29 0:58:20
5 30 0:00:35
6 34 7:15:26
7 34 4:40:01
8 34 0:56:02
9 34 6:53:44
10 34 1:36:58
......
acc_num int64
date_diff timedelta64[ns]
数据类型：对象

我需要计算每个帐号的“date_diff”平均值（以 timedelta 格式）。
df.date_diff.mean() 工作正常。但是当我接下来尝试时：
df.groupby('Acc_num').date_diff.mean() 它会引发异常：

"DataError: 没有要聚合的数字类型"

我也尝试了df.pivot_table() 方法，但没有任何效果。

有人可以帮我解决这些问题吗？提前谢谢！

【问题讨论】：

标签： python dataframe aggregate-functions timedelta

【解决方案1】：

确实是奇怪的限制。但一个简单的解决方案是：

df.groupby('Acc_num').date_diff.agg(lambda g:g.sum()/g.count())

编辑：
如果您传递numeric_only=False，Pandas 实际上会尝试聚合非数字列

df.groupby('Acc_num').date_diff.mean(numeric_only=False)

【讨论】：