如何从datetime python DataFrame按"group by“小时聚合数据？

在Python中，可以使用pandas库对datetime类型的DataFrame按小时进行分组聚合数据。以下是一个完整的答案：

要按小时对datetime类型的DataFrame进行分组聚合数据，可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，确保你已经导入了pandas库，并且将datetime列正确地解析为datetime类型。可以使用pd.to_datetime函数将datetime列转换为datetime类型，例如：

df['datetime'] = pd.to_datetime(df['datetime'])

1. 接下来，可以使用dt.hour属性从datetime列中提取小时部分，以便进行分组。创建一个新的列来存储小时值，例如：

df['hour'] = df['datetime'].dt.hour

1. 现在，可以使用groupby函数按小时列进行分组，并对其他需要聚合的列应用相应的聚合函数（例如sum、mean等）。例如，如果有一个名为'value'的列，可以使用以下代码计算每个小时的总和：

hourly_data = df.groupby('hour')['value'].sum()

1. 最后，如果需要将结果重新合并到原始DataFrame中，可以使用merge函数将hourly_data与原始DataFrame根据小时列进行合并。例如：

df_merged = pd.merge(df, hourly_data, on='hour', how='left')

这样，你就可以按小时聚合数据，并将结果存储在新的DataFrame或合并到原始DataFrame中。

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