python计算十年平均录取率_如何在Python中使用Pandas计算多年平均值

首先，根据Pandas时间戳创建一个列：df = df.dropna()

df['date'] = df.apply(lambda x: pd.Timestamp('{year}-{month}-{day}'

.format(year=int(x.Year),

month=int(x.Month),

day=int(x.Day))),

axis=1)

接下来，根据Lat和Long的元组对设置位置。在

^{pr2}$

现在，删除冗余数据。在df.drop(['Year', 'Month', 'Day', 'Lat', 'Long'], axis=1, inplace=True)

我们现在可以按日期和位置来透视数据。您的新数据帧现在已在日期索引：df2 = df.pivot(index='date', columns='Location')

交换新列的级别(使位置位于值的顶部)。在df2.columns = df2.columns.swaplevel('Location', None)

最后，使用^{}获得十年期间数据的平均值：>>> df2.resample('10A', how='mean') # 'A'=Annual, '10A'=TenYears

Location (46.90625, -115.46875)

a b

date

1950-12-31 0 1.127484

1960-12-31 0 1.127467

1970-12-31 0 1.127467

1980-12-31 0 1.127467

1990-12-31 0 1.127467

2000-12-31 0 1.127467

2010-12-31 0 1.127467

2020-12-31 0 1.127467

2030-12-31 0 1.127467

2040-12-31 0 1.127452

我对30000行使用了相同的数据(当然，除了日期)，但是您可以看到这个过程是如何工作的。在

请注意，数据被分为甚至10年的数据块，因此您的数据两端可能都有存根(例如，如果您的数据始于1947年，那么第一个周期将只有3-4年。在

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