如何按日期和时间对 Pandas DataFrame 进行分组？

要按日期和时间对 Pandas DataFrame 进行分组，我们需要在 DataFrame 中添加一个 DateTime 列，并且使用 Pandas 中的 groupby 函数来进行分组。下面是详细的步骤：

步骤一：添加 DateTime 列

首先，我们需要将 DataFrame 中的日期和时间列转换为 Pandas DateTime 类型。代码如下：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')
df['DateTime'] = pd.to_datetime(df['Date'] + ' ' + df['Time'])

在这个例子中，我们将两个列 Date 和 Time 合并成一个 DateTime 列，并将其添加到 DataFrame 中。下一步是对这个 DataFrame 进行分组。

步骤二：按日期和时间进行分组

有了 DateTime 列后，我们可以使用 Pandas 的 groupby 函数来按日期和时间分组。下面是代码示例：

df_grouped = df.groupby(pd.Grouper(key='DateTime',freq='1D'))

在这个例子中，我们将 DataFrame 按照每一天（'1D'）的频率进行分组，并将结果保存到一个新的 DataFrame df_grouped 中。这个 DataFrame 中的每一行代表一天的数据，它的索引是 DateTime 类型。

步骤三：对分组后的数据进行操作

一旦分组完成，我们可以对每一组数据进行操作。例如，我们可以计算每一天的平均值：

df_mean = df_grouped.mean()

在这个示例中，我们使用 mean() 函数来计算每一天的平均值，并将结果保存到一个新的 DataFrame df_mean 中。

总结

按照日期和时间对 Pandas DataFrame 进行分组的步骤非常简单：

1. 添加 DateTime 列
2. 按照 DateTime 分组
3. 对分组后的数据进行操作

使用 Pandas 和这些步骤，我们可以轻松地对时间序列数据进行分组和聚合。