在 Pandas df中找到timedelta对象的均值和标准差 - python

我想通过银行与下面显示的两列mean来计算standard deviation的timedelta和dataframe。当我运行代码(也显示在下面)时，出现以下错误:

pandas.core.base.DataError: No numeric types to aggregate

我的数据框:

   bank                          diff
   Bank of Japan                 0 days 00:00:57.416000
   Reserve Bank of Australia     0 days 00:00:21.452000
   Reserve Bank of New Zealand  55 days 12:39:32.269000
   U.S. Federal Reserve          8 days 13:27:11.387000

我的代码:

means = dropped.groupby('bank').mean()
std = dropped.groupby('bank').std()

参考方案

您需要将timedelta转换为某个数字值，例如int64用values最准确，因为ns的数字表示形式是转换为timedelta:

dropped['new'] = dropped['diff'].values.astype(np.int64)

means = dropped.groupby('bank').mean()
means['new'] = pd.to_timedelta(means['new'])

std = dropped.groupby('bank').std()
std['new'] = pd.to_timedelta(std['new'])

另一种解决方案是通过 seconds 将值转换为total_seconds，但准确性较低:

dropped['new'] = dropped['diff'].dt.total_seconds()

means = dropped.groupby('bank').mean()

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