DataFrameで登録時刻の平均を出したい

Question

pandas,DataFrameで以下のように登録時刻のデータがあります。
日付は無視して、時間(hour,min,second)の平均を出したいのですが、簡単な方法はありますか？

In [2]:dfres['登録時刻']
Out[2]:
0 2020-01-06 09:01:44
1 2020-01-06 09:00:29
2 2020-01-06 09:00:29
3 2020-01-06 09:09:07
4 2020-01-06 09:21:14

364 2020-01-25 09:02:08
365 2020-01-25 09:02:08
366 2020-01-25 09:05:05
367 2020-01-25 09:13:29
368 2020-01-25 09:17:45
Name: 登録時刻, Length: 299, dtype: datetime64[ns]

よろしくお願いします。

Answer 1

ある日の0時0分からの時間差を「1日」で除した余りを平均します。

base_time = pd.Timestamp(0)
avg_time = ((dfres['登録時刻'] - base_time) % pd.Timedelta(1, 'D')).mean()

print(avg_time)
# Timedelta('0 days 09:07:21.800000')

---

追記：NumPyで処理させると計算が速くなります。

base_time = np.datetime64(0, 'ns')
avg_time = ((dfres['登録時刻'].to_numpy() - base_time) % np.timedelta64(1, 'D')).mean()

print(pd.Timedelta(avg_time))
# Timedelta('0 days 09:07:21.800000')

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[cozy52]

こんなやり方があるんですね！
ありがとうございます！

Answer 2

こんにちは

はじめに、以下のような補助的な関数を作っておきます。

def sec_to_time(s):
    '''
    引数 s で与えられる秒数を、0時0分0秒からの経過秒数として、
    対応する time オブジェクトを作成して返す。
    （引数 s は np.float64 の小数を想定）
    '''
    s = int(round(s))
    h = s // 3600
    s -= 3600 * h
    m = s // 60
    s -= 60 * m
    return datetime.time(hour=h, minute=m, second=s)


def time_to_sec(dt):
    '''
    引数 dt で与えられるdatetimeオブジェクトの示す日時の
    時刻部分について、0時0分0秒からの経過秒数を返す
    '''
    return 3600 * dt.hour + 60 * dt.minute + dt.second

上記の time_to_sec を使って、所与のデータフレームに、平均計算ののための一時的な列時刻(秒)を追加します。

dfres.loc[:,'時刻(秒)'] = [*map(lambda t: time_to_sec(t), dfres['登録時刻'])]

上記によって、データフレームに、下記のような 時刻(秒)列が追加されます。

       登録時刻  　　　　時刻(秒)
0 2020-01-06 09:01:44  32504
1 2020-01-06 09:00:29  32429
・・・

時刻(秒) 列の平均を求めて、これを先に作った sec_to_time に与えて、時刻を得ます。

sec_to_time(dfres['時刻(秒)'].mean())

• 動作確認用 Repl.it: https://repl.it/@jun68ykt/teratail-Q240153

追記

上記の回答コードは、補助的な関数の中で、3600 や 60 という数字を使って、時刻オブジェクトと数値の変換を行っており、煩雑でした。これらを使わない方法を考えたので追記します。

考え方としては、

① 所与のデータフレームの全行について、 登録時刻列の日時の日付部分を 1970-01-01 に置き換えた日時を作り、それらに対して timestamp() によってエポック秒を取得
② 上記で得られた、全行の秒数の平均値を算出
③ 上記で得られた平均値をエポック秒として日時を作る。
④ 上記で作成した日時の時刻部分が、求めたい平均としての時刻になる。

以下は上記の考え方によるコードです。

timestamps = dfres['登録時刻'].apply(lambda dt: dt.replace(year=1970, month=1, day=1).timestamp())  # ①

avg_timestamp = round(timestamps.mean())  # ②

avg_date = datetime.datetime.fromtimestamp(avg_timestamp).astimezone(datetime.timezone.utc)  # ③

print(avg_date.time())  # ④

• 動作確認用 Repl.it: https://repl.it/@jun68ykt/teratail-Q240153sample2

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[cozy52]

ありがとうございます！

Answer 3

簡単とは言えないかもですが、以下のようにtimedeltaを使うと平均時刻を求めることができます。

import pandas as pd
import datetime

df = pd.DataFrame({'dt':['2020-01-01 15:00:00', '2020-01-02 16:00:10']})
df['dt'] = pd.to_datetime(df['dt'])
print(df)
#                   dt
#0 2020-01-01 15:00:00
#1 2020-01-02 16:00:10

# 時刻部分のみを抽出しtimedeltaを作成
sr = df['dt'].map(lambda v: datetime.timedelta(hours=v.hour, minutes=v.minute, seconds=v.second))
td = sr.sum() / len(sr) # 平均

# （経過）時間[sec] -> 時分秒
h, m, s = td.seconds//3600, (td.seconds//60)%60, td.seconds%60
print( h,m,s)
# 15 30 5

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[cozy52]

ありがとうございます！