从python pandas中的15分钟间隔数据中提取每小时数据

完成

我有一个数据框 df:

Year Month  Day Hour Minute Reading
2011   1     1    0     0      1
2011   1     1    0    15     0.2
2011   1     1    0    30     0.4
2011   1     1    0    45     0.0
2011   1     1    1     0     0.2 
2011   1     1    1    15     0.5 
2011   1     1    1    30     0.3 
2011   1     1    1    45     0.1

上面的数据帧有 15 分钟的间隔数据。我希望添加一个新列并获得每 4 个读数的总和,从而将其转换为每小时数据。例如,对于第 0 小时,它是 (1+0.2+0.4+0.0 = 1.6)。

因此我的输出应该是这样的:

Year Month  Day Hour Minute Hourly_Reading
2011   1     1   0     0        1.6
2011   1     1   1     0        1.1

任何人都可以请指导我吗?

斯科特·波士顿

选项1

您可以使用groupby

(df.groupby(['Year','Month','Day','Hour'])['Reading']
    .sum()
    .reset_index()
    .assign(Minutes=0)
    .reindex_axis(['Year','Month','Day','Hour','Minutes','Reading'],axis=1))

输出:

   Year  Month  Day  Hour  Minutes  Reading
0  2011      1    1     0        0      1.6
1  2011      1    1     1        0      1.1

选项 2

使用set_indexsumlevel参数:

(df.set_index(['Year','Month','Day','Hour'])['Reading']
    .sum(level=[0,1,2,3])
    .reset_index()
    .assign(Minutes=0)
    .reindex_axis(['Year','Month','Day','Hour','Minutes','Reading'],axis=1))

输出:

   Year  Month  Day  Hour  Minutes  Reading
0  2011      1    1     0        0      1.6
1  2011      1    1     1        0      1.1

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