パンダのデータフレームcolをタイムラインに変換してリサンプルを使用する

Question

タイムスタンプの列をtimedeltaオブジェクトに変更するだけで、リサンプルを使用して2分間隔で平均することができます。

列名は、デバイスのソフトウェアに依存して変化することができるので、私はそれを変数に割り当てられたが、コードは

サンプルデータセット動作していません。私が試し

TimeStamp 340   341   342 
10:27:30 1.953036 2.110234 1.981548 
10:28:30 1.973408 2.046361 1.806923 
10:29:30 0   0   0.014881 
10:30:30 2.567976 3.169928 3.479591 

コードは以下の通りであります：

import pandas as pd 
from datetime import datetime 

def time_based_average(dataframe, duration): 
    df_resampled = dataframe.resample(str(duration) + 'min').mean() 
    return df_resampled 

# Reading data as pandas dataframes 
path = '/Users/Desktop/Model/' 
file_1 = 'SR Lamp.csv' 

df_1 = pd.read_csv(path + file_1, skipinitialspace = True) 

# Determine col label for timestamps 
time_lab_1 = df_1.columns[0] 


# Converting times to timedalta objects 
pd.to_timedelta(df_1[time_lab_1]) 


# Average every 2min for the device 
df_1_resampled = time_based_average(df_1, 2) 

Answer 1

使用pd.to_timedelta

df.index = pd.to_timedelta(df.index) 
df.resample('2T').mean() 

       340  341  342 
TimeStamp        
10:27:30 1.963222 2.078298 1.894235 
10:29:30 1.283988 1.584964 1.747236 
10:31:30  NaN  NaN  NaN 

---

インデックス

df.TimeStamp = pd.to_timedelta(df.TimeStamp) 
df.resample('2T', on='TimeStamp').mean().reset_index() 

    TimeStamp  340  341  342 
0 10:27:30 1.963222 2.078298 1.894235 
1 10:29:30 1.283988 1.584964 1.747236 
2 10:31:30  NaN  NaN  NaN 

を設定せず