pandas.DataFrame.quantile()
が使えそうです。
https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.quantile.html
Python
1import pandas as pd
2
3df = pd.DataFrame(
4 pd.to_datetime(
5 ['2017/09/01 00:08','2017/09/01 01:31',
6 '2017/09/01 01:40','2017/09/01 02:21',
7 '2017/09/01 02:24','2017/09/01 03:26',
8 '2017/09/01 03:29','2017/09/01 04:23',
9 '2017/09/01 04:34','2017/09/01 07:04',
10 '2017/09/01 07:07','2017/09/01 08:07']).values.reshape(-1,2),
11 columns = ['Timestamp_start', 'Timestamp_end']
12)
13df['Mid Point'] = df.quantile(0.5, numeric_only=False, axis=1)
14# 秒を切り捨てたい場合は以下の処理を入れる
15df['Mid Point'] = df['Mid Point'].dt.floor('1min')
16print(df)
17# Timestamp_start Timestamp_end Mid Point
18#0 2017-09-01 00:08:00 2017-09-01 01:31:00 2017-09-01 00:49:00
19#1 2017-09-01 01:40:00 2017-09-01 02:21:00 2017-09-01 02:00:00
20#2 2017-09-01 02:24:00 2017-09-01 03:26:00 2017-09-01 02:55:00
21#3 2017-09-01 03:29:00 2017-09-01 04:23:00 2017-09-01 03:56:00
22#4 2017-09-01 04:34:00 2017-09-01 07:04:00 2017-09-01 05:49:00
23#5 2017-09-01 07:07:00 2017-09-01 08:07:00 2017-09-01 07:37:00
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