将包含日期时间范围的Pandas dataframe行转换为新的dataframe，每个日期对应一行，该日期包括小时

答案：

要将包含日期时间范围的Pandas dataframe行转换为新的dataframe，每个日期对应一行，该日期包括小时，可以使用Pandas库中的一些函数和方法来实现。

首先，我们需要确保日期时间列已经被正确地解析为Pandas的日期时间类型。可以使用pd.to_datetime()函数将日期时间列转换为日期时间类型。假设该列名为"datetime"，示例代码如下：

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

接下来，我们需要按照日期和小时进行分组，并且将每个组中的所有行合并为一行。可以使用groupby()函数和agg()函数来完成这个任务。假设数据集中还包含其他列，例如"column1"和"column2"，示例代码如下：

new_df = df.groupby([df['datetime'].dt.date, df['datetime'].dt.hour]).agg({'column1': 'sum', 'column2': 'mean'}).reset_index()

在上述代码中，我们使用dt.date和dt.hour来分别获取日期和小时部分，并且使用agg()函数对"column1"进行求和，对"column2"进行均值计算。你可以根据实际需要修改聚合函数和列名。

最后，如果需要，可以将日期和小时合并为一个新的列。示例代码如下：

new_df['datetime'] = new_df['datetime'].apply(lambda x: str(x[0]) + ' ' + str(x[1]) + ':00:00')

这样，你就得到了一个新的dataframe new_df，其中每一行都对应一个日期和小时，并包含了聚合后的结果。

关于Pandas和日期时间处理的更多信息，你可以参考腾讯云的产品文档：

• Pandas简介
• Pandas函数列表
• Pandas用户指南