我有一个大 DataFrame (df),如下所示:
Acc_num date_diff
0 29 0:04:43
1 29 0:01:43
2 29 2:22:45
3 29 0:16:21
4 29 0:58:20
5 30 0:00:35
6 34 7:15:26
7 34 4:40:01
8 34 0:56:02
9 34 6:53:44
10 34 1:36:58
.....
Acc_num int64
date_diff timedelta64[ns]
dtype: object
我需要计算每个帐号的“date_diff”平均值(以 timedelta 格式)。
df.date_diff.mean()
工作正常。但是当我接下来尝试时:
df.groupby('Acc_num').date_diff.mean()
它引发了一个异常:
"DataError: No numeric types to aggregate"
我也尝试过df.pivot_table()
方法,但没有取得任何成果。
有人可以帮我解决这个问题吗?先感谢您!
确实很奇怪的限制。但一个简单的解决方案是:
df.groupby('Acc_num').date_diff.agg(lambda g:g.sum()/g.count())
Edit:
如果您通过,Pandas 实际上会尝试聚合非数字列numeric_only=False
df.groupby('Acc_num').date_diff.mean(numeric_only=False)
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