Python Pandas实现按小时统计Niveau字段的最大、最小值

你的代码运行不符合预期，是存在4个核心问题：

• 列名拼写错误：CSV文件内的时间列名是Hour，代码中分组时写的是Heure，无法匹配到目标列
• 统计逻辑错误：你需要的是每小时Niveau的最大值、最小值，现有代码调用mean()方法计算的是平均值，和需求不符
• 分组粒度错误：CSV中存储的Hour字段是精确到秒的HH:MM:SS格式，直接分组会按每个独立的分钟/秒值拆分，无法实现按小时聚合的要求
• 列名冗余空格问题：CSV表头的列名前后带有多余空格（比如第一列实际为Date 带尾部空格，第二列为 Hour带头部空格），不做处理会导致列名匹配失败

import pandas as pd

# 读取CSV文件，指定分号为分隔符，自动跳过分隔符前后的冗余空格，清理列名
df = pd.read_csv('Cmaregraphe.csv', sep=';', skipinitialspace=True)

# 将Hour字段转为标准时间格式，提取小时数值作为分组维度
df['统计小时'] = pd.to_datetime(df['Hour']).dt.hour

# 按小时分组，聚合计算Niveau字段的最小值、最大值
hourly_result = df.groupby('统计小时')['Niveau'].agg(最小值='min', 最大值='max')

print("按小时统计Niveau极值结果：")
print(hourly_result)

# 如果你需要按「日期+小时」的维度统计（区分不同日期的同一小时），把分组字段改成['Date', '统计小时']即可
# daily_hour_result = df.groupby(['Date', '统计小时'])['Niveau'].agg(最小值='min', 最大值='max')

运行后输出的结果中，每一行对应一个0-23点的小时段，最小值列为该小时段内所有Niveau记录的最小值，最大值列为对应小时段的最大值。如果需要导出结果，可以在代码末尾加hourly_result.to_csv('niveau_hourly_stats.csv')直接保存为CSV文件。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Yamoor