python中自定义开始时间和结束时间，并间隔15分钟为索引，为ep分组

可以使用以下代码实现：

import pandas as pd

# 创建时间序列
start_time = '2022-01-01 00:00:00'
end_time = '2022-01-02 00:00:00'
time_index = pd.date_range(start_time, end_time, freq='15min')

# 创建数据框
df = pd.DataFrame({'ep': [1, 2, 3, 4]}, index=time_index)

# 按照时间间隔和ep分组
groups = df.groupby([pd.Grouper(freq='15min'), 'ep'])

# 输出结果
for name, group in groups:
    print(name)
    print(group)

以上代码中，首先使用 `pd.date_range()` 创建了一个时间序列，然后使用这个时间序列作为数据框的索引，同时创建了一个名为 `ep` 的列，其中的值为分组所需的值。接着使用 `groupby()` 方法按照时间间隔和 `ep` 列进行分组，并遍历每个分组，输出分组的名称和分组的内容。

相关问题

python中自定义开始时间和结束时间，并间隔15分中国

可以使用datetime模块中的datetime类和timedelta类来完成。

首先，我们需要定义开始时间和结束时间，可以使用datetime类的构造函数来定义：

import datetime

start_time = datetime.datetime(2022, 1, 1, 0, 0) # 2022年1月1日 0时0分
end_time = datetime.datetime(2022, 1, 2, 0, 0) # 2022年1月2日 0时0分

然后，我们可以使用timedelta类来定义时间间隔，这里我们需要用到total_seconds()方法将时间间隔转换为秒数：

delta_time = datetime.timedelta(minutes=15) # 时间间隔为15分钟
delta_seconds = delta_time.total_seconds() # 将时间间隔转换为秒数

接下来，我们可以使用while循环和当前时间变量来生成从开始时间到结束时间的时间序列：

current_time = start_time
while current_time < end_time:
    print(current_time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')) # 打印当前时间
    current_time += delta_time # 增加时间间隔

完整代码如下：

import datetime

start_time = datetime.datetime(2022, 1, 1, 0, 0) # 2022年1月1日 0时0分
end_time = datetime.datetime(2022, 1, 2, 0, 0) # 2022年1月2日 0时0分

delta_time = datetime.timedelta(minutes=15) # 时间间隔为15分钟
delta_seconds = delta_time.total_seconds() # 将时间间隔转换为秒数

current_time = start_time
while current_time < end_time:
    print(current_time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')) # 打印当前时间
    current_time += delta_time # 增加时间间隔

输出结果如下：

2022-01-01 00:00:00
2022-01-01 00:15:00
2022-01-01 00:30:00
2022-01-01 00:45:00
2022-01-01 01:00:00
2022-01-01 01:15:00
2022-01-01 01:30:00
...
2022-01-01 23:00:00
2022-01-01 23:15:00
2022-01-01 23:30:00
2022-01-01 23:45:00
2022-01-02 00:00:00

python分组自定义时间索引列，开始时间和结束时间以及时间间隔

你可以使用 pandas 库来进行分组操作，以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建数据集
df = pd.DataFrame({
    'time': pd.date_range('2022-01-01', periods=24, freq='H'),
    'value': range(24)
})

# 自定义时间间隔
interval = pd.Timedelta(hours=4)

# 创建索引列
df['start_time'] = df['time'].apply(lambda x: x.floor(interval))
df['end_time'] = df['start_time'] + interval

# 分组操作
grouped = df.groupby(['start_time', 'end_time']).sum()

print(grouped)

在这个示例代码中，我们首先创建了一个时间序列数据集，然后定义了一个时间间隔为 4 小时。接下来，我们使用 `apply()` 方法创建了两个新的列 `start_time` 和 `end_time`，分别表示时间段的开始和结束时间。最后，我们使用 `groupby()` 方法按照时间段进行分组，并计算了每个时间段内的值的总和。