DataFrame内のInt/Float加重平均日時

Question

私はintまたはfloatの加重平均をdatetimeフィールドとする方法を見つけようとしています。私はdatetimeをintに変換し、数学を行い、datetimeに変換する行について考えています。しかし、そうする方法がわからない。どんな助けも大歓迎です。

私はここではっきりしていたはずです。実際の問題は、今私はIdをGROUPBYとQty加重StartTimeを取るしようとしています。この

>>> df1 = pd.DataFrame({'Date': {0: '2016-10-11', 1: '2016-10-11', 2: '2016-10-11', 3: '2016-10-11', 4: '2016-10-11',5: '2016-10-11'}, 'Qty': {0: 100, 1: 3232, 2: 4232, 3: 4322, 4: 666, 5: 98}, 'StartTime': {0: '08:00:00.241', 1: '08:00:00.243', 2: '12:34:23.563', 3: '08:14:05.908', 4: '18:54:50.100', 5: '10:08:36.657'},'Id':{0:'abc',1:'abc',2:'bcd',3:'bcd',4:'abc',5:'bcd'}}) 
>>> df1 
     Date Id Qty  StartTime 
0 2016-10-11 abc 100 08:00:00.241 
1 2016-10-11 abc 3232 08:00:00.243 
2 2016-10-11 bcd 4232 12:34:23.563 
3 2016-10-11 bcd 4322 08:14:05.908 
4 2016-10-11 abc 666 18:54:50.100 
5 2016-10-11 bcd 98 10:08:36.657 
>>> df1['StartTime'] = pd.to_datetime(df1['Date'] + ' ' + df1['StartTime']) 
>>> df1['StartTime'][0] 
Timestamp('2016-10-11 08:00:00.241000') 

ような何かを行うことです。 StartTimeにはマイクロ秒のコンポーネントも含まれています。
次はStartTime列の各項目がTimestampであっても、動作していないよう：

>>> (df1.groupby['Id']).apply(lambda x:np.average(x['StartTime'], weights=x['Qty'])) 
Traceback (most recent call last): 
    File "<stdin>", line 1, in <module> 
TypeError: 'instancemethod' object has no attribute '__getitem__' 

Answer 1

あなたはあなたの平均複数datetimeの値に使用できる整数を与えることtotal_seconds()を使用することができます。

def avg_date(lst): 
    epoch = datetime.datetime(1900, 1, 1) 
    seconds_per_day = 3600 * 24 
    avg = sum((d - epoch).total_seconds() for d in lst)/len(lst) 
    return epoch + datetime.timedelta(avg // seconds_per_day, avg % seconds_per_day) 

Answer 2

あなたはいくつかのコードは、より良いあなたの問題を示す役立つ

import datetime 
dt1 = datetime.datetime.now() 
dt2 = datetime.datetime(1980, 1, 1) 
timestamp1 = dt1.timestamp() 
timestamp2 = dt2.timestamp() 
timestamp_avg = (timestamp2+timestamp1)/2 
dt_avg = datetime.datetime.fromtimestamp(timestamp_avg) 
print(dt_avg)