python读取csv求一小时间隔的日平均

可以使用pandas库来读取csv文件并进行计算。

首先，使用`pandas.read_csv()`函数读取csv文件，设置时间列为索引列：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv', index_col='time', parse_dates=True)

其中，`index_col`参数指定时间列为索引列，`parse_dates=True`表示将时间列解析为pandas的时间类型。

接着，使用`pandas.resample()`函数对数据进行重采样，计算每小时间隔的平均值：

resampled_df = df.resample('1H').mean()

其中，`'1H'`表示重采样的时间间隔为1小时，`mean()`表示计算每小时的平均值。

最后，将重采样后的数据保存到csv文件中：

resampled_df.to_csv('result.csv')

完整代码如下：

import pandas as pd

# 读取csv文件，设置时间列为索引列
df = pd.read_csv('data.csv', index_col='time', parse_dates=True)

# 对数据进行重采样，计算每小时间隔的平均值
resampled_df = df.resample('1H').mean()

# 将重采样后的数据保存到csv文件中
resampled_df.to_csv('result.csv')