如何在Pandas dataframe中按小时对行进行分组？

在Pandas dataframe中按小时对行进行分组可以通过以下步骤实现：

1. 首先，确保日期时间列的数据类型是datetime类型。如果不是，可以使用pd.to_datetime()函数将其转换为datetime类型。
2. 使用df.groupby()函数按小时进行分组。在groupby()函数中，可以使用pd.Grouper()指定按小时进行分组，并将日期时间列作为参数传递给它。
3. 例如，如果日期时间列名为"timestamp"，可以使用以下代码进行分组：
4. 例如，如果日期时间列名为"timestamp"，可以使用以下代码进行分组：
5. 这将按小时对行进行分组，并返回一个GroupBy对象。
6. 可以选择应用于每个分组的聚合函数。例如，可以使用mean()函数计算每个小时的平均值，或使用sum()函数计算每个小时的总和。
7. 例如，计算每个小时的平均值：
8. 例如，计算每个小时的平均值：
9. 这将返回一个新的DataFrame，其中包含按小时分组后的平均值。

以下是一个完整的示例代码：

import pandas as pd

# 将日期时间列转换为datetime类型
df['timestamp'] = pd.to_datetime(df['timestamp'])

# 按小时进行分组并计算平均值
hourly_avg = df.groupby(pd.Grouper(key='timestamp', freq='H')).mean()

# 打印结果
print(hourly_avg)

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