python分组自定义时间列怎么处理

首先，你需要将时间列转换为 pandas 中的 datetime 类型。可以使用 `pandas.to_datetime()` 函数将字符串或 Unix 时间戳转换为 datetime。

接下来，你可以使用 `pandas.Grouper` 对数据进行分组。`Grouper` 可以基于时间列对数据进行分组，并且可以按照自定义的时间间隔进行分组。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 将时间列转换为 datetime
df['time'] = pd.to_datetime(df['time'])

# 按小时分组
hourly_groups = df.groupby(pd.Grouper(key='time', freq='H'))

# 按天分组
daily_groups = df.groupby(pd.Grouper(key='time', freq='D'))

在上面的代码中，我们首先使用 `pd.to_datetime()` 函数将时间列转换为 datetime 类型。然后，我们使用 `pd.Grouper` 对数据进行分组。`pd.Grouper` 的 `key` 参数指定要分组的列，`freq` 参数指定时间间隔。在上面的示例中，我们使用 `'H'` 表示按小时分组，使用 `'D'` 表示按天分组。

你可以根据自己的需求调整时间间隔。例如，如果你想按分钟分组，可以使用 `'T'`，如果你想按周分组，可以使用 `'W'`。

分组后，你可以对每个分组执行聚合操作，例如计算平均值、求和等等。例如，以下代码计算每天的总销售额：

daily_sales = df.groupby(pd.Grouper(key='time', freq='D'))['sales'].sum()

上面的代码中，我们首先按天分组，然后使用 `['sales'].sum()` 计算每天的总销售额。

希望对你有所帮助！