如何将Pandas DataFrame的96个15分钟列转为24小时平均列？

可以通过Pandas的groupby方法按小时对列分组，再逐行计算均值来实现需求：

1. 提取小时分组键：从原列名（如00:00、00:15）中提取小时部分作为分组依据
2. 按组求均值：沿列方向（axis=1）分组后计算每行的平均值
3. 格式化列名（可选）：将分组后的列名调整为XX:00的标准格式

示例代码 #

假设你的DataFrame名为df：

# 提取列名的小时部分作为分组键
hour_groups = df.columns.str.split(':').str[0]

# 按小时分组，计算每行的平均值
hourly_df = df.groupby(hour_groups, axis=1).mean()

# 可选：将列名格式化为 XX:00 的形式
hourly_df.columns = [f"{hour}:00" for hour in hourly_df.columns]

处理完成后，hourly_df就是包含24小时列的新DataFrame，每列对应原数据中对应小时内4个15分钟数据的行均值。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Jessy