如何按小时或半小时聚合时间序列数据并计算均值用于绘图

我默认你用Python做数据处理，用Pandas库的resample方法可以快速实现需求，具体操作如下：

前置依赖 #

确保你已经安装了pandas库，没装的话执行pip install pandas安装即可。

具体操作代码 #

import pandas as pd

# 1. 读取你的数据集，根据你的实际存储格式调整读取方法，这里以csv为例
df = pd.read_csv("你的数据集文件路径.csv")

# 2. 将Date列转换为pandas可识别的时间格式
df["Date"] = pd.to_datetime(df["Date"])

# 3. 将Date列设置为数据集的索引，resample方法依赖时间索引做聚合
df = df.set_index("Date")

# 4. 按指定时间窗口聚合求均值
# 每30分钟聚合
df_30min = df.resample("30T").mean().reset_index()
# 每60分钟聚合
df_60min = df.resample("H").mean().reset_index()

补充说明 #

• resample方法的时间窗口参数可自由调整，除了30T（30分钟）、H（1小时）外，还支持15T（15分钟）、D（1天）等常用时间粒度
• 如果你不需要空的时间窗口（对应时段没有原始数据的情况），可以在mean()后加.dropna()删除空行
• 默认窗口是左闭右开规则，用窗口起始时间作为聚合后行的时间标签，符合常规统计需求，如果需要调整规则可以查pandas resample的closed、label参数设置

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Loai Alnouri