集结数据帧中的3

组我有这样一个数据帧：集结数据帧中的3

  date  open  high   low  close  vwap 
0 1498907700 0.00010020 0.00010020 0.00009974 0.00010019 0.00009992 
1 1498908000 0.00010010 0.00010010 0.00010010 0.00010010 0.00010010 
2 1498908300 0.00010010 0.00010010 0.00009957 0.00009957 0.00009992 
3 1498908600 0.00009957 0.00009957 0.00009957 0.00009957 0.00000000 
4 1498908900 0.00010009 0.00010009 0.00009949 0.00009959 0.00009952 
5 1498909200 0.00009987 0.00009991 0.00009956 0.00009956 0.00009974 
6 1498909500 0.00009948 0.00009948 0.00009915 0.00009915 0.00009919 
... 
789

，想做好每3行的平均，有一个新的数据帧，然后将其缩短为平均3倍源DataFrame内的所有3行。

来源

2017-07-03 Maxime B

使用groupby和mean与设计的阵列，形成你需要

df.groupby(np.arange(len(df)) // 3).mean()

来源

2017-07-03 23:18:36 piRSquared

组那么，如果没有足够的行以适合的3组？第一个是4/5还是最后一个？我怎么能成为第一批获得'孤儿'的组织呢？ –

@MaximeB反转数组np.arange（len（df））[:: - 1] // 3 – piRSquared

非常感谢！我需要比我在这里问的更多...也许你可以帮助我：https://stackoverflow.com/questions/44895459/yield-and-do-operations-on-each-3-rows-of-数据帧 –

集结数据帧中的3

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