python - Pandas ，组合多个数据框

我有一个Python程序，可以执行以下操作。


读取.csv
使用来自csv特定列的值创建一个数据框
从unix时间戳转换时间戳
按小时对数据进行分组，然后查找该小时内某些数据的平均值。


码：

df = pd.read_csv(files,parse_dates=True)
df2 = df[['timestamp','avg_hr','avg_rr','emfit_sleep_summary_id']]
df2['timestamp'] = df2['timestamp'].astype(int)
df2['timestamp'] = pd.to_datetime(df2['timestamp'],unit='s')

df2 = df2.set_index('timestamp')
df3 = df2.groupby(df2.index.map(lambda t: t.hour))['avg_hr'].mean()
df4 = df2.groupby(df2.index.map(lambda t: t.hour))['avg_rr'].mean()

print df3
print df4

样本输出：

       timestamp         avg_hr  avg_rr    emfit_sleep_summary_id
0 2015-01-28 08:14:50     101     6.4                      78
1 2015-01-28 08:14:52      98     6.4                      78
2 2015-01-28 00:25:00      60     0.0                      78
3 2015-01-28 00:25:02      63     0.0                      78
4 2015-01-28 07:24:06      79    11.6                      78
5 2015-01-28 07:24:08      79    11.6                      78
0    99.5
7    61.5
8    78.5
Name: avg_hr, dtype: float64
0     0.000
7    11.725
8     6.400
Name: avg_rr, dtype: float64

我现在正在尝试将df3和df4组合到df2中，因此结果将如下所示：

       timestamp         avg_hr  avg_rr    emfit_sleep_summary_id   AVG_HR    AVG_RR
0 2015-01-28 08:14:50     101     6.4                      78        99.5       6.4
1 2015-01-28 08:14:52      98     6.4                      78        99.5       6.4
2 2015-01-28 00:25:00      60     0.0                      78        61.5       0.0
3 2015-01-28 00:25:02      63     0.0                      78        61.5       0.0
4 2015-01-28 07:24:06      79    11.6                      78        78.5       11.6
5 2015-01-28 07:24:08      79    11.6                      78        78.5       11.6

我尝试执行以下操作

df2['AVG_HR'] = df2.groupby(df2.index.map(lambda t: t.hour))['avg_hr'].mean()

但是当我运行时，它为整列返回了NAN。

编辑：我也知道如何将每小时的行数减少到单个，而不是每小时2行。

       timestamp         avg_hr  avg_rr    emfit_sleep_summary_id   AVG_HR    AVG_RR
0 2015-01-28 08:14:50     101     6.4                      78        99.5       6.4
1 2015-01-28 00:25:00      60     0.0                      78        61.5       0.0
2 2015-01-28 07:24:06      79    11.6                      78        78.5       11.6

最佳答案

要使用transform从groupby添加聚合列，这将返回与原始df对齐的Series：

df2['AVG_HR'] = df2.groupby(df2.index.map(lambda t: t.hour))['avg_hr'].transofrm('mean')

另外，也不必使用lambda来对小时进行分组，如果索引是DateTimeindex，则具有可以直接访问的datetime属性，因此上述内容可以简化为：

df2['AVG_HR'] = df2.groupby(df2.index.hour)['avg_hr'].transform('mean')

如果要按小时重新采样，可以按小时分组，然后调用reset_index：

In [17]:

df.groupby(df.index.hour).mean().reset_index()
Out[17]:
   index  avg_hr  avg_rr  emfit_sleep_summary_id
0      0    61.5     0.0                      78
1      7    79.0    11.6                      78
2      8    99.5     6.4                      78

关于python - Pandas ，组合多个数据框，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/29541892/