pandas根据时间间隔分组报错'The grouper name time is not found'

出现这个错误通常是因为你的数据中缺少了时间索引，或者时间列的格式不正确。你可以先检查一下数据的时间列是否正确，如果不正确，可以使用 pandas.to_datetime() 方法将其转换为时间格式。另外，还需要注意的是，如果你要对时间间隔进行分组，需要使用 resample() 方法而不是 groupby() 方法。

下面是一个示例代码，假设你的数据中有一个名为 "timestamp" 的时间列：

import pandas as pd

# 读取数据，假设数据文件为 data.csv
df = pd.read_csv('data.csv')

# 将时间列转换为时间格式
df['timestamp'] = pd.to_datetime(df['timestamp'])

# 设置时间列为索引
df.set_index('timestamp', inplace=True)

# 按照天进行分组
df_resampled = df.resample('D').sum()

在上面的代码中，我们首先使用 pd.to_datetime() 方法将时间列转换为时间格式，然后使用 set_index() 方法将时间列设置为索引。最后使用 resample() 方法按照天进行分组，并对每一组进行求和操作。

相关问题

'The grouper name date is not found'

这个错误可能是因为`groupby()`函数中指定的分组键（即`key`参数）中不存在名为"date"的列。请检查数据集中是否存在名为"date"的列，并确保在`groupby()`函数中使用正确的列名。如果数据集中没有"date"列，应该使用正确的列名进行分组。

另外，如果您使用的是时间序列数据，可以使用pandas的`Grouper`对象来指定时间间隔作为分组键。例如，如果您想按天对时间列进行分组，可以使用以下代码：

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

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

在上面的代码中，`pd.Grouper()`函数中的`key`参数指定要分组的时间列名，`freq`参数指定时间间隔，例如"D"表示按天分组，"H"表示按小时分组。

pandas根据时间间隔分组

可以使用 `pd.Grouper` 对时间间隔进行分组。

假设有一个 DataFrame `df`，其中包含一个时间戳列 `timestamp` 和一个数值列 `value`，我们想要按每小时分组并对值列求和，可以这样做：

import pandas as pd

# 创建示例数据
df = pd.DataFrame({
    'timestamp': pd.date_range('2022-01-01', periods=12, freq='30min'),
    'value': range(12),
})

# 按每小时分组并对值列求和
grouped = df.groupby(pd.Grouper(key='timestamp', freq='1H')).sum()

print(grouped)

输出结果如下：

                     value
timestamp                 
2022-01-01 00:00:00      1
2022-01-01 01:00:00      5
2022-01-01 02:00:00      9
2022-01-01 03:00:00     13
2022-01-01 04:00:00     17
2022-01-01 05:00:00     21

在上面的代码中，`pd.Grouper` 的 `key` 参数指定了按照哪一列进行分组，`freq` 参数指定了时间间隔。`freq` 参数可以使用多种时间间隔字符串，比如 `'1H'` 表示每小时，`'30min'` 表示每30分钟，`'D'` 表示每天等等。