基于时间段的一列的平均值+另一列的条件

Question

我相信我的问题真的很简单，必须有一个非常简单的方法来解决这个问题，但是由于我对 Python 还很陌生，我无法自己解决。

我将此数据框作为我所面临问题的一​​个更简单的示例。我需要的是每 10 分钟计算考虑点的平均速度，这些点由“状态”列表示，考虑 1，不考虑 0。因此，我希望创建一个每 10 分钟包含 6 个平均值的数据框，但是，平均值仅与考虑的点相关。

            Timestamp      Category  ...      Status           Quantity
0     2013-08-14 22:00:00         1  ...          1               1
1     2013-08-14 22:00:01         1  ...          1               1
2     2013-08-14 22:00:02         1  ...          0               1.1
3     2013-08-14 22:00:03         1  ...          1               1.2
4     2013-08-14 22:00:04         1  ...          1               1.2
5     2013-08-14 22:00:05         1  ...          0               1.2
6     2013-08-14 22:00:06         1  ...          1               1.2
7     2013-08-14 22:00:07         1  ...          0               1.2
8     2013-08-14 22:00:08         1  ...          1               1.2

35999 2013-08-23 22:59:59         0  ...          1               2.3

希望我能做到简洁准确。非常感谢您在这方面的帮助！

Answer 1

我相信您需要先通过DataFrame.query 或boolean indexing 过滤，然后通过DataFrame.resample 和mean 重新采样：

df['Timestamp'] = pd.to_datetime(df['Timestamp'])

df1=df.query("Status==1").resample('10Min',on='Timestamp')['Quantity'].mean().reset_index()
print (df1)
               Timestamp  Quantity
0    2013-08-14 22:00:00  1.133333
1    2013-08-14 22:10:00       NaN
2    2013-08-14 22:20:00       NaN
3    2013-08-14 22:30:00       NaN
4    2013-08-14 22:40:00       NaN
                 ...       ...
1297 2013-08-23 22:10:00       NaN
1298 2013-08-23 22:20:00       NaN
1299 2013-08-23 22:30:00       NaN
1300 2013-08-23 22:40:00       NaN
1301 2013-08-23 22:50:00  2.300000

[1302 rows x 2 columns]

类似的：

df1 = df[df["Status"] == 1].resample('10Min', on='Timestamp')['Quantity'].mean()