我有一个很大的csv文件，数据看起来像这样：
YY-MO-DD HH-MI-SS_SSS | Temperature | Magnetic
2015-12-07 20:51:06:608 | 22.7 | 32.3
2015-12-07 20:51:07:609 | 22.5 | 47.7
.... ... ...
现在，我想将python与pandas一起使用来创建如下所示的csv：
Hour | Average Temp | Average Mag
20:00 | 22.6 | 40
21:00 | ... | ...
依此类推，每个24小时都如此。
第二件事是我想做相同的平均，但是对于一个月的每一天：
Date | Average Temp | Average Mag
7-12-2015 | 22.6 | 40
8-12-2015 | ... | ...
有没有在python中执行此操作的好方法？我尝试了excel，但是csv非常大，并且我有很多（希望创建一个循环来对每个文件执行相同的操作）
谢谢 ！
你可以先转换to_datetime，然后set_index和最后resample与聚集mean和std
在0.18.0新的重采样api版本中
#convert column to datetime
df['YY-MO-DD HH-MI-SS_SSS'] = pd.to_datetime(df['YY-MO-DD HH-MI-SS_SSS'], format='%Y-%m-%d %H:%M:%S:%f')
#set index from column
df = df.set_index('YY-MO-DD HH-MI-SS_SSS')
#resample and aggregate mean
print df.resample('H').mean()
Temperature Magnetic
YY-MO-DD HH-MI-SS_SSS
2015-12-07 20:00:00 22.6 40.0
print df.resample('H').std()
Temperature Magnetic
YY-MO-DD HH-MI-SS_SSS
2015-12-07 20:00:00 0.141421 10.889444
print df.resample('D').mean()
Temperature Magnetic
YY-MO-DD HH-MI-SS_SSS
2015-12-07 22.6 40.0
print df.resample('D').std()
Temperature Magnetic
YY-MO-DD HH-MI-SS_SSS
2015-12-07 0.141421 10.889444
如果要将全部聚合到新列中，可以使用：
#resample and aggregate mean
df1 = df.resample('H').agg(['mean','std'])
df1.columns = [' '.join(col) for col in df1.columns]
print df1.reset_index()
YY-MO-DD HH-MI-SS_SSS Temperature mean Temperature std Magnetic mean \
0 2015-12-07 20:00:00 22.6 0.141421 40.0
Magnetic std
0 10.889444
df2 = df.resample('D').agg(['mean','std'])
df2.columns = [' '.join(col) for col in df2.columns]
print df2.reset_index()
YY-MO-DD HH-MI-SS_SSS Temperature mean Temperature std Magnetic mean \
0 2015-12-07 22.6 0.141421 40.0
Magnetic std
0 10.889444
如果您需要写to_csv（可能没有索引）：
df1.to_csv('myfile.csv', index=False)
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