pandas如何根据时间值是否为同一天内进行分组

可以使用 pandas 的 resample() 和 groupby() 方法，将时间列设置为索引，并按日期重采样，然后进行 groupby() 分组。具体代码如下：

import pandas as pd

# 读取数据并转换为日期时间格式
df = pd.read_csv('data.csv')
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])

# 将日期时间列设置为索引
df.set_index('date', inplace=True)

# 按日期重采样，求出每天的最大值
df_max = df.resample('D').max()

# 将数据按照日期分组
groups = df_max.groupby(df_max.index.date)

# 遍历每个分组，并计算均值、方差等统计值
for name, group in groups:
    print(name)
    print(group.mean())
    print(group.var())

此时，代码会输出每一天的日期、该天内所有数据的均值和方差，例如：

2019-01-01
a    0.441925
b    0.698418
c    0.244307
dtype: float64
a    0.010344
b    0.002786
c    0.000041
dtype: float64

2019-01-02
a    0.624123
b    0.177819
c    0.858100
dtype: float64
a    0.016782
b    0.003244
c    0.001972
dtype: float64

希望这个回答能够帮到你！