如何使用pandas groupby对半小时时间序列按时段聚合求均值

你可以通过两种方式实现半小时时段的均值聚合，全程不会损失原始数据：

• 方法1：沿用你现有写法，增加分钟维度分组

# 按小时、分钟双维度分组，得到全天48个半小时时段的对应均值
mean_half_hour = energy_2018.groupby(
    [energy_2018["Date_Time"].dt.hour.rename("hour"), 
     energy_2018["Date_Time"].dt.minute.rename("minute")]
)["Metered Electricity (MWh)"].mean().reset_index()

# 如需生成绘图用的时段标签，可额外拼接小时、分钟为HH:MM格式
mean_half_hour["time_slot"] = mean_half_hour.apply(
    lambda x: f"{x['hour']:02d}:{x['minute']:02d}", axis=1
)

• 方法2：直接对时间戳做半小时截断后分组，写法更简洁

# 将时间戳统一截断到半小时精度，提取时分部分后分组求均值
mean_half_hour = energy_2018.groupby(
    energy_2018["Date_Time"].dt.floor("30min").dt.time
)["Metered Electricity (MWh)"].mean().reset_index()

第二种方法输出的Date_Time列本身就是HH:MM:SS格式的时间值，可直接作为绘制全天走势图表的X轴使用。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Luke Hickinbotham