使用自己的日期时间数据编制数据帧时间序列索引

Question

我有一些日期时间序列的压力、温度和湿度数据（即列：日期、时间、压力、温度、湿度）。我想设置一个函数，为我提供这三个参数在某个日期和时间（输入）内的平均值和标准。到目前为止，我已经设法将数据导入数据帧，并将变量 temp、press 和 wetid 定义为数据帧中的列。我一直在试图弄清楚如何将日期时间（输入）连接到其他三个数据列。有什么想法吗？我已经通读了熊猫文档，它只是让我感到困惑......因为它总是创建自己的时间日期列系列。=/

import pandas as pd
import numpy as np
def TempPressHumid(time_start, time_end, date_start, date_end, df1):
    temp = df1[date_start:date_end]
    temp = df1.between_time(time_start,time_end)
    out = {'temp_avg':np.mean(temp['temp']),
    'temp_std':np.std(temp['temp']),
    'press_avg':np.mean(temp['press']),
    'press_std':np.std(temp['press']),
    'humid_avg':np.mean(temp['humid']),
    'humid_std':np.std(temp['humid'])}
    print out
df = pd.DataFrame.from_csv('TM4CVC.csv')
df1 = pd.DataFrame({'temp': df['Ch2_Value'],
    'press':df['Ch3_Value'],
    'humid':df['Ch1_Value']})
    # want to add my time and date index here? 

TempPressHumid(time_start = '08:29:19', time_end = '08:29:19', 
               date_start = '2012-06-25', date_end = '2012-06-025', df1 = df1)

Answer 1

我建议将您的日期和时间转换为日期时间，这样您的日期和时间列就会变成一列，然后将该新的日期时间列设置为数据帧的索引，然后您应该能够根据您的间隔进行选择。

（就在我头顶上，您可能能够将日期和时间列连接成一个字符串，然后使用 Dateutils 解析器将该字符串更改为日期时间 - 可能有更简单的方法，但我没有花太多时间（双关