私<code>csv</code>ファイルの1分間

Question

date   object 
lat   float64 
lon   float64 
speed  float64 
direction float64 

によって大GPSデータをグループ化、日付は、オブジェクト・タイプとして日付を示すフォーマット2016-04-29 11:45:21 を下記のものです。 1分ごとに10以上のレコードがあります。だから、一緒にグループ化し、1分のGPSデータごとに平均速度を適用したい。 私はdatafileがpandasデータフレームである次のコードを試してみます。

datafile.groupby(pd.TimeGrouper('1Min'))['speed'].mean() 

次のエラーが来る：

TypeError: axis must be a DatetimeIndex, but got an instance of 'Int64Index'

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datafile.headその後、コメントのように編集した後、（）今私は1069件のレコードが06からあるtable outputtaxi table output after datafile.head()

を示しています。 35:20〜06:59:59しかし、あなたはおそらくparse_dates=Trueを使用して、組み込み.read_csv()機能を利用することができます

df.index = pd.to_datetime(df.loc[: 'date'], format='%Y-%m-%d %H:%M:%S') 

をして：私はあなたが使用してdata列からDateTimeIndexを作成する必要が1分ごとにデータの速度の平均

Answer 1

を見つける必要がありますindex_col=0をdateとし、indexと入力してからindex（日付は最初にcolumnとする）を解析します。