使用日期时间删除日期时间答案

【问题标题】：Using datetime delete Datetime使用日期时间删除日期时间
【发布时间】：2019-07-04 12:35:12
【问题描述】：

我正在使用

df = df.groupby(['Sequence_ID','Altitude_[m]']).mean()

但是 groupby 删除了我的 Timestamp 列。为什么？我原来的df：

                        Timestamp  Sequence_ID  ...  CNR_[dB]  Confidence_Index_Status
0     2019-04-04 23:01:00.147     119569.0  ...    -11.66                      1.0

分组后：

                              Azimuth_[°]  Elevation_[°]  ...  CNR_[dB]  Confidence_Index_Status
Sequence_ID Altitude_[m]                              ...                                   
119569.0    100.0                 0.0         89.999  ...   -11.660                      1.0
            150.0                 0.0         89.999  ...   -12.890                      1.0

时间戳已经消失了。

【问题讨论】：

但是时间戳的真正含义是什么？这没有意义，与删除字符串列的原因相同
我只想要时间戳也在列表中。目前它已被删除。所以我的意思是，我也想要一个平均时间。
如果您对行进行分组，时间戳怎么会出现在您的列表中？您希望保留哪个时间戳？
如果我对所有行进行平均...对我来说它也应该对时间戳进行平均。还是我错了？！？
看来mean 只适用于数字数据。你可能想要groupby().agg({'Timestamp': 'first', 'Azimuth_[°]':'mean'})。

标签： python pandas pandas-groupby

【解决方案1】：

groupyby 不是您执行的唯一操作。您首先执行 groupby，然后执行平均计算。

查看mean的文档，似乎不是所有的列都被使用了。

要对此进行测试，您可以将这两个操作分开并随后执行。

numeric_only : bool, default None 仅包括 float, int, boolean 列。如果没有，将尝试使用所有内容，然后仅使用数值数据。未针对系列实现。

【讨论】：