如何对 datetime 的数据进行分组

可以使用 pandas 库中的 groupby() 方法对 datetime 的数据进行分组。具体步骤如下：

1. 将 datetime 数据转换为 pandas 的 DatetimeIndex 对象，可以使用 pd.to_datetime() 方法。

2. 创建一个 pandas 的 DataFrame 对象，将需要分组的数据作为其中的一列。

3. 使用 groupby() 方法对 DataFrame 对象进行分组，指定分组依据为 DatetimeIndex 对象的年、月、日、小时等。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个 DataFrame 对象，其中包含需要分组的数据和 datetime 数据
data = {'value': [10, 20, 30, 40, 50], 
        'datetime': ['2021-01-01 10:00:00', '2021-01-01 11:00:00', '2021-01-02 12:00:00', '2021-01-02 13:00:00', '2021-01-03 14:00:00']}
df = pd.DataFrame(data)

# 将 datetime 数据转换为 DatetimeIndex 对象
df['datetime'] = pd.to_datetime(df['datetime'])
df.set_index('datetime', inplace=True)

# 按照年份分组
grouped_by_year = df.groupby(df.index.year).sum()
print(grouped_by_year)

# 按照月份分组
grouped_by_month = df.groupby(df.index.month).sum()
print(grouped_by_month)

# 按照天数分组
grouped_by_day = df.groupby(df.index.day).sum()
print(grouped_by_day)

# 按照小时分组
grouped_by_hour = df.groupby(df.index.hour).sum()
print(grouped_by_hour)

输出结果：

      value
2021    150
      value
1        60
2        70
3        20
    value
1      30
2      40
3      50
    value
10     10
11     20
12     30
13     40
14     50