根据 python 中的另一列将 15 分钟数据聚合为 1 小时数据？

Question

我使用 pandas 获得了以下数据框作为示例：

时间戳	电脑编号	内存使用百分比
05-07-2022 08:00:00	1	25
05-07-2022 08:00:00	2	56
05-07-2022 08:00:00	3	34
05-07-2022 08:15:00	1	23
05-07-2022 08:15:00	2	63
05-07-2022 08:15:00	3	23
05-07-2022 08:30:00	1	26
05-07-2022 08:30:00	2	56
05-07-2022 08:30:00	3	32
05-07-2022 08:45:00	1	23
05-07-2022 08:45:00	2	15
05-07-2022 08:45:00	3	86
05-07-2022 09:00:00	1	43
05-07-2022 09:00:00	2	26
05-07-2022 09:00:00	3	21

我想将时间从 15 分钟间隔汇总到 1 小时。 但是我在同一个数据集中有不同的计算机编号。 首先，我如何将时间汇总到 1 小时，其次我如何为每台计算机单独完成？

谢谢！

Answer 1

您可以从时间戳中提取hour值，然后按groupby -

df['hour'] = pd.to_datetime(df['Timestamp']).dt.hour
df.groupby(['hour', 'Computer no.']).agg('mean').reset_index()

输出

   hour  Computer no.  Memory Usage in %
0     8             1              24.25
1     8             2              47.50
2     8             3              43.75
3     9             1              43.00
4     9             2              26.00

Answer 2

这应该有效：

df = df.set_index('Timestamp')

df1 = df[df['Computer no.']==1].resample('1H').mean()
df2 = df[df['Computer no.']==2].resample('1H').mean()
df3 = df[df['Computer no.']==3].resample('1H').mean()