使用pandas在python中获取hh：mm：ss时间数据的平均数分组

Question

我有一个带有以下示例数据的熊猫数据框：

Group   Time
1       01:40:00
1       01:32:00
2       00:56:31

我希望我的输出是：

Group   Time
1       01:36:00
2       00:56:31

运行dtype时，组和时间都存储为对象。

我已经读了一些书，据说您只能通过将数据转换为hh：mm：ss：ms来做到这一点。我尝试使用timedelta函数，但没有运气。

def rreplace(s, old, new, occurrence):
    li = s.rsplit(old, occurrence)
    return new.join(li)
df['New Time']=pd.to_timedelta(df['Time'].apply(lambda x: rreplace('00:{}'.format(x), ':', '.', 1)))

df.groupby(['Group'])['New Time'].mean()

现在，我知道这段代码将其向下推。即秒现在是毫秒。但是我想这样做相反，并以hh：mm：ss：ms格式向我显示正确的hh：mm：ss时间，以便可以对其执行数学运算。

任何帮助将不胜感激。谢谢！

Answer 1

为我工作：

df['New Time'] = pd.to_timedelta(df['Time'])
df = df.groupby(['Group'])['New Time'].agg(['sum','size'])
df = df['sum'].div(df['size']).reset_index(name='Time')
print (df)
   Group     Time
0      1 01:36:00
1      2 00:56:31