#Function: Group by 成交时间(日) groups = groups.groupby('合约名称') 把他编程一个function，根据一个名称来group by

在Python的pandas库中，`groupby`是一个强大的功能，用于根据指定的列对数据进行分组。如果你想要创建一个函数来根据'合约名称'这一列进行按日期分组（假设你有一个名为`groups`的DataFrame），你可以定义一个接受`groups`对象和列名作为输入参数的函数。这里是一个示例函数：

def group_by_date_per_contract(groups, column_name='合约名称'):
    """
    根据指定的列名进行日期分组。

    参数:
    groups (pandas.DataFrame): 包含'合约名称'和时间戳的DataFrame
    column_name (str, optional): 分组依据的列名，默认为'合约名称'

    返回:
    grouped: 分组后的DataFrame
    """
    # 检查传入的DataFrame是否包含'合约名称'列
    if column_name not in groups.columns:
        raise ValueError(f"Column '{column_name}' not found in the DataFrame.")

    # 使用groupby方法并指定列名
    grouped = groups.groupby(column_name, group_keys=False).apply(lambda x: x.sort_values('成交时间(日)').reset_index(drop=True))

    return grouped

使用这个函数的示例：

# 假设你已经有了一个groups DataFrame
grouped_result = group_by_date_per_contract(groups)