python pandas：如何在dateframe中删除项目

Question

我在我的dateframe中有大量的点，所以我想放弃其中的一些（理想地保持平均值）。

例如目前我有

date    calltime 
0 1491928756414930 4643 
1 1491928756419607 166 
2 1491928756419790 120 
3 1491928756419927 142 
4 1491928756420083 121 
5 1491928756420217 109 
6 1491928756420409 52 
7 1491928756420476 105 
8 1491928756420605 35 
9 1491928756420654 120 
10 1491928756420787 105 
11 1491928756420907 93 
12 1491928756421013 37 
13 1491928756421062 112 
14 1491928756421187 41 

有没有什么办法可以根据采样来减少一定数量的物品？

给出更多细节。我的问题是非常接近时间间隔的数值1491928756421062和1491928756421187

所以我有这样

图表，而是我想以某种方式对那些接近间隔的平均值。但也许分组一秒...

Answer 1

我会使用sample()，但正如你所说，它随机选择。如果您想根据某种逻辑进行采样，例如，只保留值为mean *.9 < value < mean * 1.1的行，则可以尝试以下代码。其实，这一切都取决于你的抽样策略。

作为一个例子，可以这样做。

test.csv：

1491928756414930,4643 
1491928756419607,166 
1491928756419790,120 
1491928756419927,142 
1491928756420083,121 
1491928756420217,109 
1491928756420409,52 
1491928756420476,105 
1491928756420605,35 
1491928756420654,120 
1491928756420787,105 
1491928756420907,93 
1491928756421013,37 
1491928756421062,112 
1491928756421187,41 

采样：

df = pd.read_csv("test.csv", ",", header=None) 
mean = df[1].mean() 
my_sample = df[(mean *.90 < df[1]) & (df[1] < mean * 1.10)] 

Answer 2

您正在寻找resample

df.set_index(pd.to_datetime(df.date)).calltime.resample('s').mean() 

这是一个更完整的例子

tidx = pd.date_range('2000-01-01', periods=10000, freq='10ms') 
df = pd.DataFrame(dict(calltime=np.random.randint(200, size=len(tidx))), tidx) 

fig, axes = plt.subplots(2, figsize=(25, 10)) 
df.plot(ax=axes[0]) 
df.resample('s').mean().plot(ax=axes[1]) 

fig.tight_layout()