DataFrameで、30行ごとに平均を出したい

Question

前提・実現したいこと

DataFrameで、30行ごとに平均を出したいです。
より正確には、1分あたりの数値が記録されているdataframeで、30分ごとの平均値を求めたいです。

該当のソースコード

import pandas as pd
import random

df = pd.DataFrame([random.randint(10,30) for i in range(90)],index=pd.date_range(start='2021/8/1',periods=90,freq='T'),columns=['data'])

data
2021-08-01 00:00:00	25
2021-08-01 00:01:00	28
2021-08-01 00:02:00	18
2021-08-01 00:03:00	30
2021-08-01 00:04:00	25
...	...
2021-08-01 01:25:00	10
2021-08-01 01:26:00	22
2021-08-01 01:27:00	13
2021-08-01 01:28:00	16
2021-08-01 01:29:00	25

試したこと

30行ごとに分割してdf.mean()を繰り返そうかと思いましたが、そのデータを再びdataframeに戻す方法がわかりませんでした。
そもそも、分割せずとも平均を出すことができるのではないかと思い質問するに至りました。
よろしくお願いいたします。

Comments

[meg_]

> 30行ごとに分割してdf.mean()を繰り返そうかと思いましたが、そのデータを再びdataframeに戻す方法がわかりませんでした。
それはどのようなコードでしょうか？質問に追記いただけませんか？

Answer 1

以下です。

>>> import pandas as pd
>>> import random
>>>
>>> df = pd.DataFrame([random.randint(10,30) for i in range(90)],index=pd.date_range(start='2021/8/1',periods=90,freq='T'),columns=['data'])
>>>
>>> df2 = df.reset_index()
>>>
>>> def f(df):
...     m = df.head(1)
...     m.iat[0,1] = df.iloc[:,1:2].mean()[0]
...     return m
...
>>> df3 = df2.groupby(df2.index//30).apply(f)
>>> print(df3)
                   index       data
0 0  2021-08-01 00:00:00  20.800000
1 30 2021-08-01 00:30:00  18.866667
2 60 2021-08-01 01:00:00  18.000000

Answer 2

import pandas as pd
import random

df = pd.DataFrame([random.randint(10,30) for i in range(90)],index=pd.date_range(start='2021/8/1',periods=90,freq='T'),columns=['data'])

print(df.groupby(df.index.floor('30min')).mean())

#
                          data
2021-08-01 00:00:00  21.766667
2021-08-01 00:30:00  19.966667
2021-08-01 01:00:00  19.900000

Comments

[yama0309]

groupbyとfloorを使えば実装できたのですね。floorというものを知らなかったので、その点も勉強になりました。
ありがとうございました。