Question

有没有办法计算并以日期时间格式返回日期时间列的中位数？我想计算python中以datetime64 [ns]格式表示的列的中位数。以下是该列的示例：

df['date'].head()

0   2017-05-08 13:25:13.342
1   2017-05-08 16:37:45.545
2   2017-01-12 11:08:04.021
3   2016-12-01 09:06:29.912
4   2016-06-08 03:16:40.422

名称：新近度，dtype：datetime64 [ns]

我的目标是使中位数与上面的日期列具有相同的日期时间格式：

尝试转换为np.array：

median_ = np.median(np.array(df['date']))

但是这会引发错误：

TypeError: ufunc add cannot use operands with types dtype('<M8[ns]') and dtype('<M8[ns]')

转换为int64，然后计算中位数并尝试返回格式到datetime不起作用

df['date'].astype('int64').median().astype('datetime64[ns]')

Answer 1

您还可以尝试使用一些转换进行分位数（0.5），如果数据帧的长度是偶数，则与中位数不完全相同，但这可能就足够了：

df['date'].astype('datetime64[ns]').quantile(.5)

Answer 2

如何才能获得中间值？

dates = list(df.sort('date')['date'])
print dates[len(dates)//2]

如果表格已排序，您甚至可以跳过一行。

Answer 3

即将结束，median()返回float，因此首先将其转换为int：

import math

median = math.floor(df['date'].astype('int64').median())

然后将int代表日期转换为datetime64：

result = np.datetime64(median, "ns") #unit: nanosecond

熊猫日期时间64列的中位数

3 个答案: