我的資料如下所示：
datetime kwh temperature
2021-03-01 23:00:00 01:00 1.276584 8.000000
2021-03-01 23:30:00 01:00 0.833173 8.000000
2021-03-02 00:00:00 01:00 1.480995 7.000000
2021-03-02 00:30:00 01:00 1.094157 8.000000
2021-03-02 01:00:00 01:00 1.221725 7.000000
2021-03-02 01:30:00 01:00 0.893175 6.000000
2021-03-02 02:00:00 01:00 0.663352 7.000000
2021-03-02 02:30:00 01:00 0.984540 6.500000
2021-03-02 03:00:00 01:00 1.332855 6.000000
2021-03-02 03:30:00 01:00 1.108477 6.000000
2021-03-02 04:00:00 01:00 1.219103 6.000000
2021-03-02 04:30:00 01:00 1.455885 5.000000
2021-03-02 05:00:00 01:00 1.758719 4.000000
2021-03-02 05:30:00 01:00 1.679657 4.000000
2021-03-02 23:00:00 01:00 2.482981 9.000000
2021-03-02 23:30:00 01:00 0.830652 8.000000
2021-03-03 00:00:00 01:00 0.673739 10.000000
2021-03-03 00:30:00 01:00 0.452588 10.000000
2021-03-03 01:00:00 01:00 0.790415 9.000000
...
我想在晚上匯總資料并計算 kwh 和溫度的 sum() 和 mean()。
夜晚從 23:00 開始，到 6:00 結束（不包括在內）。
輸出必須是一個新的資料框，其中每一行代表一個晚上：
night kwh_sum kwh_mean temperature_mean
2022-02-28 7.8 1.2 5.3
2022-03-01 10.5 2.3 6.7
2022-03-02 3.2 0.2 7.0
...
uj5u.com熱心網友回復：
這是一種將一天的最后一小時D和第二天接下來的 6 小時 ( D 1) 一起計算的方法night = D：
out = (
df
.assign(night=(df['datetime'] - pd.Timedelta('23h')).dt.tz_convert(None))
.query('night.dt.hour < 7')
.groupby(pd.Grouper(freq='D', key='night'))
.agg({'kwh':[sum, 'mean'], 'temperature': ['mean']})
)
out.columns = ['_'.join(levels) for levels in out.columns]
在您的資料樣本上：
kwh_sum kwh_mean temperature_mean
night
2021-03-01 14.892640 1.241053 6.041667
2021-03-02 1.916742 0.638914 9.666667
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