Python DataFrame 中 Timedelta 值的聚合

Question

我有一个大 DataFrame (df)，如下所示：

  Acc_num date_diff
0 29 0:04:43
1 29 0:01:43
2 29 2:22:45
3 29 0:16:21
4月29日 0:58:20
5 30 0:00:35
6 34 7:15:26
7 34 4:40:01
8 34 0:56:02
9 34 6:53:44
10 34 1:36:58
……
Acc_num int64
date_diff timedelta64[ns]
数据类型：对象

我需要计算每个帐号的“date_diff”平均值（以 timedelta 格式）。
df.date_diff.mean()工作正常。但是当我尝试下一步时：
df.groupby('Acc_num').date_diff.mean()它引发了一个异常：

“数据错误：没有要聚合的数字类型”

我也尝试过df.pivot_table()方法，但没有取得任何成果。

有人可以帮我解决这个问题吗？先感谢您！

Answer 1

确实很奇怪的限制。但一个简单的解决方案是：

df.groupby('Acc_num').date_diff.agg(lambda g:g.sum()/g.count())

编辑：
如果您通过，Pandas 实际上会尝试聚合非数字列numeric_only=False

df.groupby('Acc_num').date_diff.mean(numeric_only=False)