python datatime 平均值_python-熊猫时间序列：时间戳列的平均值

使用groupby和diff并表示：

df = df.groupby('ID')['Date'].apply(lambda x: x.diff().mean()).reset_index()

print (df)

ID Date

0 16812 21 days 04:48:00

1 16911 16 days 09:00:00

2 16912 10 days 00:00:00

如果需要转换时间增量,例如到几天：

df = df.groupby('ID')['Date'].apply(lambda x: x.diff().mean().days).reset_index()

print (df)

ID Date

0 16812 21

1 16911 16

2 16912 10

编辑：

#create difference column per ID

df['new'] = df.groupby('ID')['Date'].diff().dt.days

#remove NaT rows (first for each group)

df = df.dropna(subset=['new'])

#convert to integers

df['new'] = df['new'].astype(int)

#aggreagte lists and mean

df = df.groupby('ID', sort=False)['new'].agg([('val', lambda x: x.tolist()),('avg', 'mean')])

print (df)

16911 [10, 2, 11, 12, 5, 75, 3, 13] 16.375

16912 [10] 10.000

16812 [11, 12, 5, 75, 3] 21.200

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