如何从日期时间列表中获得平均月和日？

Question

我有以下日期清单：

date_list = [Timestamp('2015-05-17 00:00:00'), Timestamp('2016-04-28 00:00:00'), Timestamp('2017-05-17 00:00:00'), Timestamp('2018-05-09 00:00:00'), Timestamp('2019-06-04 00:00:00'), Timestamp('2020-04-28 00:00:00')]

我如何从这份清单中得到平均的日月数？我的当前代码如下：

avg_month_day = datetime.strftime(datetime.fromtimestamp(sum(map(datetime.timestamp,date_list))/len(date_list)),"%m-%d")

然而，如果将这一年包括在内，上述代码的结果是"11-10“，而我认为应该是"05-12”。

Answer 1

你得到这个平均数是因为考虑到了这一年。为了得到想要的结果，您需要用相同的年份构造新的时间戳。

也许有一个更优雅的解决方案，但这里有一个应该工作得很好的解决方案：

import pandas as pd

pd.Series(date_list).apply(lambda d: pd.Timestamp(2020, d.month, d.day)).mean()

输出：

Timestamp('2020-05-12 08:00:00')

在那里，您可以创建格式化为任何格式的datetime对象。