Durchschnittliche Anmeldezeit am Tag - Python Pandas

Question

Ich versuche, die durchschnittliche Anmeldung nach Wochentag und Standardabweichung nach Tag zu identifizieren. Ich benutze Python und Pandas Paket dafür. Danke für die Hilfe.

Daten:

2016-01-01 13:49:01 
2016-01-02 13:49:03 
2016-01-03 13:49:04 
2016-01-01 13:49:05 
2016-01-02 13:49:02 
2016-01-03 14:49:01 

Erwartete Ausgabe:

Sun: 13:49:03 
Mon: 13:49:02 
Tue: 13:49:02 

Sun STD: 00:00:01 
Mon STD: 00:00:02 
Tue STD: 00:00:05 

Answer 1

Bitte mehr Daten und/oder eine ausführlichere Erklärung, was Sie wollen. Inzwischen gibt es auch einen Machraum für die Interpretation.

ich verstanden, dass Sie etwas wollen, wie die folgende (kopieren Sie Ihre Daten zuerst) sehen:

df = pd.DataFrame() 
df['A'] = pd.to_datetime(pd.read_clipboard(header=None)[0]) 
df['B'] = pd.to_datetime(pd.read_clipboard(header=None)[1]) 

gb = df.B.groupby(df.A.dt.weekday_name) 

print(gb.aggregate({'B':max}) - gb.aggregate({'B':min})) 

Dies würde Ihnen das Diff zum Beispiel.

Andernfalls, wenn Sie mehr Daten haben, würde dies zum Absturz bringen. Weitere Informationen finden sie auf resampling methods

Answer 2

Id etwas tun:

import datetime 
import statistics 
data_org = ['2016-01-01 13:49:01', '2016-01-02 13:49:03', '2016-01-03 13:49:04', '2016-01-01 13:49:05', 
     '2016-01-02 13:49:02', '2016-01-03 14:49:01'] 

data_dict = {} 
for entry in data_org: 
    day, time = entry.split(' ') 

    time = time.split(':') 
    time_secs = datetime.timedelta(hours=int(time[0]), minutes=int(time[1]), seconds=int(time[2])).total_seconds() 

    if day in data_dict: 
     data_dict[day].append(time_secs) 
    else: 
     data_dict[day] = [time_secs] 

stats = {} 
for key, times in data_dict.items(): 
    stats[key] = [statistics.mean(times), statistics.stdev(times)] 

print(data_dict) 
print(stats) 

Anschließend können Sie Ihre Ausgabe formatieren und alles tun, die Post-prossessing wie Sie möchten. Ausführliche Informationen zum Konvertieren von Zeitstempeln finden Sie in der Dokumentation.