【发布时间】：2015-04-22 22:30:17
【问题描述】：
数据来自 Excel。当然，MS-Access 也可用。我也有 SAS 和 Python。
我在两列中有数据，我命名为 DateTime 和 Observation。观测值是数字，对应于每小时读数。排序后，在一天或多天的时间内连续每小时观察一次，逻辑上（且不规则地）由大于一小时的时间间隔分开。
我需要自动识别时间块（24,000 条记录）并计算每个离散时间块的平均值、最小值和最大值 Observation。
【问题讨论】：
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您是否更喜欢在 Excel 和 Access 中执行此操作？就像@pnuts 所说，查看数据透视表。您是否至少在如何解决问题的逻辑上进行过任何尝试？您是否对主要数据是否排序有偏好（假设 Excel 且没有数据透视表）？
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如何定义时间块？
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对使用的软件没有偏好。我可以对 DateTime 字段进行排序并观察连续每小时读数块的出现位置。时间块由每小时数据中的任何中断定义（即跳过一个或多个小时 - 表示新时间块的开始）。这在电子表格或数据透视表中很容易看到，但是如何自动选择这些不规则大小的块并计算它们的统计数据？在枢轴示例中，如何标记 GP？ 24,000 条记录。
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"需要自动识别时间块" 好的，那么这些块是如何识别的呢？这种自动化应该使用什么逻辑？
标签： python excel ms-access sas pivot-table