我有这样的数据集：
user_id record_time accu lat lon
0 1335 2017-02-28 18:11:00 21.581 52.130910 -106.639214
1 1335 2017-02-28 18:17:00 21.205 52.130910 -106.639214
2 1335 2017-02-28 18:22:00 21.998 52.131086 -106.638881
我写了两个函数来通过对“record_time”进行分组来找到“lat”和“lon”的平均值。这是代码：
dflat = df2.groupby(['record_time'])['lat'].mean()
dflat.head()
以下是“lat”的结果（基于“lon”值，“lon”的结果相同）：
record_time
2017-02-05 23:30:00 52.143500
2017-02-05 23:32:00 52.143500
2017-02-05 23:38:00 52.143500
Name: lat, dtype: float64
现在我想使用这些平均数字并将它们转换为UTM坐标以使用它们创建地图。我用这个函数：
myProj= Proj(init='epsg:32613')
x1, y1 = myProj(dflon,dflat)
print(x1,y1)
我收到了这个错误：
TypeError: input must be an array, list, tuple or scalar
如何将dflat和dflon的结果转换为数组？或者，我可以以不同的方式获得平均值，从而得到数组吗？