時系列データフレームのn行ごとの平均値作成について

Question

いつもお世話になります。プログラミング初心者です。
10分毎に観測したデータのデータフレームより、
n行ごとに平均化したデータフレームを作成してグラフ化まで
もっていきたいと考えています。

          datetime       a       b    group

0 2018-05-29 20:00:00 19.3 46.2 0
1 2018-05-29 20:10:00 20.2 46.7 0
2 2018-05-29 20:20:00 21.7 47.4 0
3 2018-05-29 20:30:00 23.7 47.3 0
4 2018-05-29 20:40:00 25.3 45.7 0
5 2018-05-29 20:50:00 26.9 45.7 0
6 2018-05-29 21:00:00 27.0 48.5 1
7 2018-05-29 21:10:00 32.1 40.6 1
8 2018-05-29 21:20:00 32.6 38.0 1
9 2018-05-29 21:30:00 31.8 37.3 1
10 2018-05-29 21:40:00 31.4 42.4 1
11 2018-05-29 21:50:00 32.9 42.4 1

例えば、上記のようなデータセットを読み込み、
他の皆様の質問を頼りに、groupbyを用いて以下のようにしてみましたが、

#モジュールのインポート
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import numpy as np

#csvの読み込み
df = pd.read_csv('XXX.csv',encoding='ANSI',parse_dates=[0])

#datetimeindexの作成
index = pd.date_range

#グループ番号を付け加える
n = 6
df['group'] =  [x // n for x in range(0,len(df))]

#n要素ごとの平均値を求める
dfg = df.groupby("group").mean()

print(df)
print(dfg)

こうすると、以下のようなデータセットが出来上がります。

         a     b

group
0 22.85 46.500000
1 31.30 41.533333

見ると2要素の3行毎の平均値ができてはいるのですが、
これですと、datetimeの列が抜けており、時系列グラフに表す時に少し不都合です。

例えば、
group datetime a b
o 2018-5-29 20: 22.85 46.500000
1 2018-5-29 21: 31.30 41.533333

のような形、つまり6行ごとにまとめた日時を挿入したデータフレームを作りたいのです。
何か良い方法はありませんでしょうか？初歩的な質問で申し訳ありません。
よろしくお願い致します。

※追記

#モジュールのインポート
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import numpy as np

#csvの読み込み
df = pd.read_csv('ocean_current1.csv',encoding='ANSI',parse_dates=[0],index_col=[0])

#期間毎の平均値を求める(1H)
dfg = df.resample('1H').mean()

#列データに記号を指定
dt = dfg['datetime']
a = dfg['a']
b = dfg['b']

#流向の度数→radian変換
c = np.radians(b)
#ベクトルの成分計算
u = a*np.sin(c)
v = a*np.cos(c)

KeyError: 'datetime'

Answer 1

「６行ずつ」ではなく「１時間単位で」となりますが、今回の場合は　DataFrame.resample() を使かってまとめるのが適当ではないでしょうか。

import pandas as pd
import io

data="""
datetime,a,b
2018-05-29 20:00:00,19.3,46.2
2018-05-29 20:10:00,20.2,46.7
2018-05-29 20:20:00,21.7,47.4
2018-05-29 20:30:00,23.7,47.3
2018-05-29 20:40:00,25.3,45.7
2018-05-29 20:50:00,26.9,45.7
2018-05-29 21:00:00,27.0,48.5
2018-05-29 21:10:00,32.1,40.6
2018-05-29 21:20:00,32.6,38.0
2018-05-29 21:30:00,31.8,37.3
2018-05-29 21:40:00,31.4,42.4
2018-05-29 21:50:00,32.9,42.4
"""

df = pd.read_csv(io.StringIO(data), parse_dates=['datetime'],index_col='datetime')

print(df.resample('1H').mean())
#                         a          b
#datetime
#2018-05-29 20:00:00  22.85  46.500000
#2018-05-29 21:00:00  31.30  41.533333

Comments

[wtxa111]

ご回答ありがとうございます。きれいに1時間毎の平均が得られました。
しかし、これを基にして計算、グラフ化するのに新たに問題が出てきました。
例えば、1時間毎の平均を表す新しいデータフレームを

#期間毎の平均値を求める(1H)
dfg = df.resample('1H').mean()

として指定します。そのあと、各列を記号に代入しますと、

#列データに記号を指定
dt = dfg['datetime']
a = dfg['a']
b = dfg['b']

#流向の度数→radian変換
c = np.radians(b)
#ベクトルの成分計算
u = a*np.sin(c)
v = a*np.cos(c)

KeyError: 'datetime'が出てうまくいきません。
後で時系列ベクトル図を描く場合、これができないと不都合です。

何が原因となっているのでしょうか？

[magichan]

追記されましたコードでは read_csv() のパラメータに index_col=[0]が指定されておりますので datetime列は Indexに設定されております。
datetime列の取得は
dt = dfg['datetime']
ではなく
dt = dfg.index
とするとよいのではないでしょうか。

[wtxa111]

ありがとうございます。
インデックス指定した場合は.index

[wtxa111]

になるのですね。勉強になりました。
またどうぞよろしくお願い致します。
頑張ります。