Question

我在Python的Pandas中遇到的最大问题之一是对pandas.core.series.Series类型的持续默认。 e.g。

import numpy as np
import pandas as pd

a = pd.DataFrame( np.random.randn(5,5),columns=list('ABCDE') )
b = a.mean(axis=0)

>>> b
    A    0.399677
    B    0.080594
    C    0.060423
    D   -1.206630
    E    0.153359
    dtype: float64

>>> type(b)
<class 'pandas.core.series.Series'>

因此，如果我尝试插入新的数据框，我会得到各种错误（即尺寸不匹配等）。在我看来，当我对数据帧执行操作时，输出应该是数据帧，而不是系列。有没有人建议如何使用，例如df.mean（），并返回一个数据框？

开始编辑 对不起，我应该提供更多详细信息我想有选择地平均原始数据帧的切片，并将这些平均值插入到单独的数据帧中。

# This is how I've been trying to do it
# Using <a> from above
b = pd.DataFrame()

# Select out data from original data frame
tmp = a(a.A>5).mean() # Just an example, this is not really my selection criteria

# Now I want to store these averaged values in my aggregated data frame.  
b = pd.concat( [b,tmp] )

我想我的真正问题是：如何在一个数据框中对数据进行平均并将其传递到另一个数据框进行存储？ 结束编辑

编辑2 我有两个数据集（都存储为数据帧），这两个数据集都是时间序列。两个时间序列都有不规则的时间戳：一个时间戳每隔约90s（在0700-2000之间），另一个每天有一个或两个时间戳（卫星立交桥数据））。没有一个时间戳是常规的（即它们很少同时发生，并且它们很少集中在小时或半小时等）。我的目标是获取我的高频数据并将其平均值放在卫星的时间戳（+/- 30分钟）上，然后将平均数据存储在新的数据帧中。这是我到目前为止编写的实际代码：

# OMI is the satellite data, ~daily resolution
# Pan is surface data, with 90s resolution

# Example data: 
>>> pan.head()
                        hcho     h2o      so2      o3       no2
2010-06-24 14:01:20  0.87784  2.9947      NaN     NaN  0.671104
2010-06-24 14:03:52  0.68877  3.0102      NaN     NaN  0.684615
2010-06-24 14:04:35      NaN     NaN  0.58119  285.76       NaN
2010-06-24 14:05:19  0.75813  3.0218      NaN     NaN  0.693880
2010-06-24 14:06:02      NaN     NaN  0.40973  286.00       NaN

>>> omi.head()
                    ctp  dist           no2        no2std     cf  
2010-06-24 17:51:43    7  23.8  5.179200e+15  1.034600e+15  0.001   
2010-06-26 17:39:34    3   7.0  7.355800e+15  1.158100e+15  0.113   
2010-07-01 17:57:40    9   8.4  5.348300e+15  9.286100e+14  0.040   
2010-07-03 17:45:30    5  32.2  5.285300e+15  8.877800e+14  0.000   

# Code
out = pd.DataFrame()

width = 30 # Defined earlier, input of function
for r in omi.index:
    # Define datetime limits
    d1 = r - dt.timedelta(minutes=width)
    d2 = r + dt.timedelta(minutes=width)
    tmp = pan.truncate(d1,d2).mean(axis=0,skipna=True)

    if tmp.nunique()<>0: # Ensuring there is something in <tmp>
        tmp = pd.DataFrame(tmp,index=[r],columns=pan.columns)
        out = pd.concat([out,tmp],axis=0,ignore_index=False)

Answer 1

您可以轻松地从系列中构建一个DataFrame：

c = DataFrame(a.mean(axis=0), columns=['mean'])
c

Out[91]:
       mean
A -0.210582
B -0.742551
C  0.347408
D  0.276034
E  0.399468

我仍然没有看到这对你来说真正实现的目标比原来的返回系列更好吗？

从Pandas数据帧中提取数据作为数据帧

1 个答案: