パンダス・グループバイ・リターン平均！除外NaN

Question

だから私はパンダのgroupby関数を理解し、私が持っている大きなデータフレームを減らそうとしています。次に例を示します。

       A  B 
2016-09-23 19:36:08+00:00 NaN  34.0 
2016-09-23 19:36:11+00:00 NaN  33.0 
2016-09-23 19:36:12+00:00 24.1 NaN 
2016-09-23 19:36:14+00:00 NaN  34.0 
2016-09-23 19:36:17+00:00 NaN  34.0 
2016-09-23 19:36:20+00:00 NaN  34.0 
2016-09-23 19:36:22+00:00 24.2 NaN 
2016-09-23 19:36:23+00:00 NaN  34.0 
2016-09-23 19:36:26+00:00 NaN  34.0 
2016-09-23 19:36:29+00:00 NaN  34.0 
2016-09-23 19:36:32+00:00 24.1 NaN 
2016-09-23 19:36:33+00:00 NaN  34.0 
2016-09-23 19:37:00+00:00 NaN  34.0 
2016-09-23 19:37:02+00:00 24.1 NaN 

だから私は、元のデータフレームの指標としてのサンプリング時間と異なるレートでサンプリングされた2つのデータシリーズ「A」と「B」を持っています。

データフレームの行を日付/時間/分でグループ化し、1分あたりのデータの平均を返したいと思います。ここで、平均値は、データフレームの欠損値を無視する必要があります。

だから例えば、私はこのようなものを返します：

       A  B 
2016-09-23 19:36:00+00:00 24  34.0 
2016-09-23 19:37:00+00:00 24.1 33.0 

はパンダの機能が組み込まれてこれを実行することが可能ですか？

Answer 1

私は欠損値を除いた、あなたはグループの平均値を計算Resampler.meanとresampleを、必要だと思う：

print (df.resample('1Min').mean()) 
          A   B 
2016-09-23 19:36:00 24.133333 33.888889 
2016-09-23 19:37:00 24.100000 34.000000 

groupbyと別の解決策：ご返信用

print (df.groupby([pd.TimeGrouper('1Min')]).mean()) 
          A   B 
2016-09-23 19:36:00 24.133333 33.888889 
2016-09-23 19:37:00 24.100000 34.000000