**前提**  
各列にTIME(データ取得日時)、測定値が格納されたCSVファイルを読み込んで、1秒毎に平均化してCSVファイルに出力したいです。  
コードを書いてみたのですがエラーが出てしまい対処方法が分からないので教えて頂けるとありがたいです。

下記は使用するCSVデータで名称は「test.csv」です。

```

    [LOGGING],RD81DL96_1,2,3,4
    DATETIME[YYYY/MM/DD hh:mm:ss.s],INDEX,BIT[1;0],BIT[1;0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],SHORT[DEC.0],TRIGGER[*;-]
    TIME
    2022/10/20 10:46:13.8,1987,1,0,0,0,0,29,13,22,12,0,0,0,0,0,0,0,0,0,7,4,2,1,4,4,2,77,5,1,12,4,42,4,0,0,3,5,11,6,6,1,8,89,3,5,7,11,34,8,0,0,253,305,340,378,380,384,427,309,298,301,291,295,283,292,293,298,407,574,418,294,203,122,161,0,0,0,0,0,0,0,0,0,236,453,3,332,246,613,772,854,817,922,945,853,957,685,344,253,18,239,468,468,490,467,46,644,0,0,0,0,0,0,0,0,103,29,113,50,88,157,108,103,63,69,96,88,68,72,104,104,92,50,85,80,55,96,48,0,0,0,0,0,0,0,0,0,63,97,196,78,112,55,74,123,128,90,96,78,222,185,76,54,90,39,51,36,57,52,49,39,192,116,18,24,62,8,25,73,76,131,89,122,116,118,28,9,12,77,58,50,4,124,79,129,
    2022/10/20 10:46:13.9,1988,1,0,0,0,0,7,13,22,12,0,0,0,0,0,0,0,0,0,6,5,1,1,3,3,1,408,4,3,12,4,43,3,0,0,3,5,11,8,6,2,7,46,1,4,5,11,34,7,0,0,255,307,341,376,378,384,443,310,310,294,299,294,279,283,289,285,414,553,558,300,235,101,134,0,0,0,0,0,0,0,0,0,272,467,21,332,319,536,755,845,788,804,868,900,908,760,333,257,6,240,426,429,500,467,47,666,0,0,0,0,0,0,0,0,106,38,114,52,91,152,113,111,64,56,108,82,30,87,94,74,57,61,97,75,61,85,58,0,0,0,0,0,0,0,0,0,72,62,212,90,81,47,69,100,88,97,89,75,188,155,51,20,98,52,56,33,44,53,52,55,198,119,96,26,59,16,26,19,123,143,110,114,109,149,90,9,10,70,56,0,165,111,109,133,
    2022/10/20 10:46:14.0,1989,1,0,0,0,0,3,12,22,13,0,0,0,0,0,0,0,0,0,6,5,1,2,2,4,1,5,4,1,11,4,43,3,0,0,2,4,12,7,7,2,7,0,2,4,5,11,33,6,0,0,253,305,338,372,376,384,440,339,313,305,299,291,281,300,287,281,363,465,615,337,306,137,133,0,0,0,0,0,0,0,0,0,289,398,44,344,310,398,745,835,768,853,916,879,900,802,348,256,8,208,409,448,496,465,42,585,0,0,0,0,0,0,0,0,89,50,127,35,118,177,138,101,73,71,108,85,62,47,80,127,55,56,95,153,61,198,43,0,0,0,0,0,0,0,0,0,34,82,160,99,40,55,60,80,60,118,104,82,119,128,42,102,78,47,67,32,31,45,45,49,189,124,101,23,60,17,23,12,157,124,104,123,119,140,132,1,9,71,57,9,209,131,91,128,
    2022/10/20 10:46:14.1,1990,1,0,0,0,0,4,12,22,12,0,0,0,0,0,0,0,0,0,6,6,1,1,3,4,1,7,4,1,13,4,43,3,0,0,1,5,11,7,7,1,7,3,1,4,5,11,35,7,0,0,253,304,335,367,374,384,437,372,313,306,307,298,283,304,281,279,319,370,616,426,363,246,93,0,0,0,0,0,0,0,0,0,281,438,31,341,322,262,615,824,737,840,918,925,908,816,369,253,94,127,399,408,536,486,48,452,0,0,0,0,0,0,0,0,98,51,110,58,104,162,114,89,74,80,94,82,36,77,87,119,1,66,77,90,56,130,66,0,0,0,0,0,0,0,0,0,49,94,220,111,63,40,134,101,73,78,129,68,115,131,49,88,99,45,59,34,40,50,59,43,192,128,88,98,53,17,22,69,89,129,122,115,119,133,123,42,11,63,60,71,230,99,114,136,
    2022/10/20 10:46:14.2,1991,1,0,0,0,0,1,13,22,11,0,0,0,0,0,0,0,0,0,7,5,2,1,3,3,1,7,596,2,10,3,42,2,0,0,3,6,13,7,8,2,8,4,130,4,6,11,32,8,0,0,252,304,334,366,372,383,432,375,333,312,302,289,290,311,286,280,301,358,519,434,298,346,152,0,0,0,0,0,0,0,0,0,277,431,44,368,314,243,481,817,711,877,965,913,905,827,424,282,90,120,375,399,518,524,55,426,0,0,0,0,0,0,0,0,98,34,105,50,80,163,104,110,76,78,76,82,59,65,76,106,39,55,81,121,55,84,51,0,0,0,0,0,0,0,0,0,80,74,212,82,83,60,90,33,92,88,135,59,85,113,42,100,92,58,65,36,47,46,56,40,209,125,101,116,51,20,23,26,58,93,129,127,118,138,124,113,12,59,58,79,120,84,103,137,
    
```

**実現したいこと**  
・上記CSVデータを1秒刻みで平均化したい  
2022/10/20 10:46:13台は46:13.8から46:13.9の2行のデータで平均化  
2022/10/20 10:46:14台は46:14.0から46:14.2の3行のデータで平均化  
その1秒の中で持っているデータの行数が異なっていても、持っている個数に応じて平均化したい  
実際に使用するデータは上記のようなデータが無数に格納されるので、今回の46:13台、46:14台だけが持っている個数で平均化できれば良いわけでは無い

・平均化されたデータを再度CSVファイルに出力したい

**ソースコード**

```

    import pandas as pd
    
    df =pd.read_csv("test.csv",encoding="cp932",sep=',',index_col=0,parse_dates=True,skiprows=2)
    
    df['datetime'] = pd.to_datetime(df['TIME']) # 日時情報が入った列をdatetime型へ変換
    
    df.set_index('datetime',inplace=True) #indexにdatetime列を指定し、置き換え
    
    df_resample = df.resample('S').sum()
    
    df_resample.to_csv('output.comcsv')
    
```

**発生している問題・エラーメッセージ**  
raise KeyError(key) from err  
KeyError: 'TIME'
CC BY-SA 4.0
2022-11-07T09:07:45.013
92062
2022-11-09T08:21:09.257
2022-11-09T08:21:09.257
55257
55257
question
python python3 pandas
CSVファイル内の時系列データを1秒区切りで平均化するコードを書いているのですがエラーの解消方法を知りたいです
csvの`TIME`列がインデックスとして指定されているので、`df['TIME']`の形式でカラムとして取得できません。  
`df['datetime'] = pd.to_datetime(df['TIME'])`を`df['datetime'] =
pd.to_datetime(df.index)`と書き換えることで正しく動作します。
CC BY-SA 4.0
2022-11-07T09:24:03.933
92063
2022-11-07T09:24:03.933
9820
92062
answer
もう一つの方法として`pd.read_csv(...)`する際に`index_col=0`を指定しないことでも動作するでしょう。  
この行を：

```

    df =pd.read_csv("test.csv",encoding="cp932",sep=',',index_col=0,parse_dates=True,skiprows=2)
    
```

こちらに変更することで出来ます。

```

    df =pd.read_csv("test.csv",encoding="cp932",sep=',',parse_dates=True,skiprows=2)
    
```

それから最後のファイル出力には`encoding="cp932"`が指定されていないようですが、UTF-8で出力されても大丈夫ですか？  
あと拡張子も`.comcsv`となっていますがtypoですかね。
CC BY-SA 4.0
2022-11-07T09:57:20.563
92064
2022-11-07T09:57:20.563
26370
92062
answer
平均化したいとのことですのでsumではなくmeanにしました。

```

    import pandas as pd
    
    df =pd.read_csv("test.csv",encoding="cp932",sep=',',index_col=0,parse_dates=True,skiprows=2)
    df.index = pd.to_datetime(df.index)
    df_resample = df.resample('S').mean()
    df_resample.to_csv('output.csv')
    
```
CC BY-SA 4.0
2022-11-07T10:28:19.930
92065
2022-11-07T10:34:55.467
2022-11-07T10:34:55.467
39819
39819
92062
answer