从python pandas中的15分钟间隔数据中提取每小时数据

可以使用resample函数来实现。resample函数可以对时间序列数据进行重采样，将数据聚合到指定的时间间隔内。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个包含时间序列的DataFrame
data = pd.DataFrame({'time': pd.date_range(start='2022-01-01 00:00:00', end='2022-01-02 00:00:00', freq='15min'),
                     'value': range(96)})

# 将时间列设置为索引
data.set_index('time', inplace=True)

# 使用resample函数将数据聚合到每小时
hourly_data = data.resample('1H').sum()

print(hourly_data)

上述代码中，首先创建了一个包含时间序列的DataFrame，其中时间间隔为15分钟。然后将时间列设置为索引，接着使用resample函数将数据聚合到每小时，并使用sum函数对每小时内的数据进行求和。最后打印输出每小时数据。

这里推荐的腾讯云相关产品是TencentDB for MySQL，它是腾讯云提供的一种高性能、可扩展的云数据库服务。TencentDB for MySQL支持存储和查询大规模的结构化数据，适用于各种应用场景，包括数据分析、数据挖掘、大数据处理等。

产品介绍链接地址：TencentDB for MySQL