如何将timestamp列分组为每小时，并聚合pandas数据帧中的行

在Pandas中，可以使用groupby方法将timestamp列分组为每小时，并聚合数据帧中的行。下面是一个完整的解决方案：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据帧
data = {'timestamp': ['2022-01-01 10:15:00', '2022-01-01 10:30:00', '2022-01-01 11:45:00', '2022-01-01 12:00:00'],
        'value': [1, 2, 3, 4]}
df = pd.DataFrame(data)

# 将timestamp列转换为日期时间类型
df['timestamp'] = pd.to_datetime(df['timestamp'])

# 将timestamp列设置为索引
df.set_index('timestamp', inplace=True)

# 使用resample方法按小时进行分组和聚合
hourly_data = df.resample('H').sum()

# 打印结果
print(hourly_data)

输出结果如下：

                     value
timestamp                 
2022-01-01 10:00:00      3
2022-01-01 11:00:00      3
2022-01-01 12:00:00      4

在上述代码中，首先创建了一个示例数据帧df，其中包含了timestamp列和value列。然后，使用pd.to_datetime方法将timestamp列转换为日期时间类型。接下来，通过set_index方法将timestamp列设置为数据帧的索引。最后，使用resample方法按小时进行分组和聚合，参数'H'表示按小时进行分组。聚合操作使用sum方法对value列进行求和。最终得到了按小时分组和聚合后的数据帧hourly_data。

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