将 groupby 或 datetime 对象转换/拆分和转置为数据框
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【中文标题】将 groupby 或 datetime 对象转换/拆分和转置为数据框【英文标题】：Converting/splitting and transposing a groupby or datetime object into dataframe 【发布时间】：2017-04-16 19:12:59 【问题描述】：我有一只熊猫 df：
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2016-06-01 09:00:00+09:00 1190.958
2016-06-01 10:30:00+09:00 1189.886
2016-06-01 12:00:00+09:00 1194.089
2016-06-01 13:30:00+09:00 1193.464
2016-06-01 15:00:00+09:00 1193.050
2016-06-02 09:00:00+09:00 1190.879
2016-06-02 12:00:00+09:00 1190.025
2016-06-02 13:30:00+09:00 1187.057
2016-06-02 15:00:00+09:00 1186.600
我想把它改成这样：
09:00:00+09:00 10:30:00+09:00 12:00:00+09:00 13:30:00+09:00 15:00:00+09:00
2016-06-01 1190.958 1189.886 1194.089 1193.464 1193.050
2016-06-02 1190.879 NA 1190.025 1187.057 1186.600
我想我可以像这样按日期对数据进行分组：
df.groupby(df.index.values.astype('<M8[D]'))
但是我如何将此 groupby 对象转换为具有转置列的数据框？
【问题讨论】：
【参考方案1】：用当前索引的日期和时间以及unstack重新分配索引
df.index = [df.index.date, df.index.time]
df.Reading.unstack()
【讨论】：
以上是关于将 groupby 或 datetime 对象转换/拆分和转置为数据框的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章
在 datetime、Timestamp 和 datetime64 之间转换
将 GroupBy 对象 (groupby().size) 转换为字典
Python 中 datetime.datetime 对象的正确 None 或 null 条目是啥？