Question

我有一个带有日期时间指数（例如降水量）的熊猫系列。我想计算这个降水时间序列的质心（由该值加权的日期时间的平均值）。我的问题是我不能将日期时间对象与浮点数相乘。（不工作）的想法看起来像这样（输出应该是一个日期时间对象）：

Map<Class, JAXBContext> map = new HashMap<>();

public JAXBContext getContext(Class clazz) {
    if (map.get(clazz) == null) {
        map.put(clazz, JAXBContext.newInstance(clazz));
    }
    return map.get(clazz);
}

Answer 1

在计算产品之前尝试将datetime转换为纪元时间戳（并将最终结果转换回datetime）。我希望这会有所帮助。

import pandas as pd
import datetime as dt
df = pd.DataFrame({'P':[1.2,10.1,5.6,0,0,0,0,0,3,4,6,4,8,2,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0]}, index=[dt.datetime(2012,1,1,h) for h in range(24)])
P_sum = df['P'].sum()
df["epoch"] = [float(t.strftime('%s')) for t in df.index]
prod = df["epoch"] * df['P'] / P_sum
mean_date = prod.mean()
print dt.datetime.fromtimestamp(mean_date).strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')

更新：这可能就是您要找的内容：

import pandas as pd
import datetime as dt
df = pd.DataFrame({'P':[1.2,10.1,5.6,0,0,0,0,0,3,4,6,4,8,2,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0]}, index=[dt.datetime(2012,1,1,h) for h in range(24)])
df["epoch"] = [float(t.strftime('%s')) for t in df.index]
mean_date = (df["epoch"] * df['P']).sum() / df['P'].sum()
print dt.datetime.fromtimestamp(mean_date).strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')

输出：

2012-01-01 07:00:00

更新2：代码，具有更好的日期时间转换（相同的输出）：

import pandas as pd
import datetime as dt
df = pd.DataFrame({'P':[1.2,10.1,5.6,0,0,0,0,0,3,4,6,4,8,2,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0]}, index=[dt.datetime(2012,1,1,h) for h in range(24)]
df["epoch"] = df.index.astype('int64')//1e9
mean_date = (df["epoch"] * df['P']).sum() / df['P'].sum()
print dt.datetime.fromtimestamp(mean_date).strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')

计算熊猫系列的质心

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