寻找pandas中的timedelta对象的均值和标准差df

我想从下面两列的数据框中计算银行从一个timedelta的平均值和标准偏差。当我运行的代码（如下所示）我得到的错误：pandas.core.base.DataError：没有数字类型聚集寻找pandas中的timedelta对象的均值和标准差df

我的数据框：

bank       diff 
    Bank of Japan     0 days 00:00:57.416000 
    Reserve Bank of Australia  0 days 00:00:21.452000 
    Reserve Bank of New Zealand 55 days 12:39:32.269000 
    U.S. Federal Reserve   8 days 13:27:11.387000

我的代码：

means = dropped.groupby('bank').mean() 
std = dropped.groupby('bank').std()

谢谢！

来源

2017-06-18 Graham Streich

你想如何聚合'timedelta'对象？如果您想要聚合，请访问'.days'或'.seconds'属性。 – Abdou

您需要将timedelta转换为某个数值，例如， int64通过values什么是最准确的，因为转换为ns是什么，是的timedelta数字表示：

dropped['new'] = dropped['diff'].values.astype(np.int64) 

means = dropped.groupby('bank').mean() 
means['new'] = pd.to_timedelta(means['new']) 

std = dropped.groupby('bank').std() 
std['new'] = pd.to_timedelta(std['new'])

另一个解决方案是通过total_seconds将值转换为seconds，但是这是不准确的：

dropped['new'] = dropped['diff'].dt.total_seconds() 

means = dropped.groupby('bank').mean()

来源

2017-06-18 15:29:32 jezrael

谢谢，这就像一个魅力 - （我用第一个解决方案）！ –

寻找pandas中的timedelta对象的均值和标准差df

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