Pandas 熊猫石斑鱼整数频率

我想把熊猫数据帧按小时分组，不考虑日期

我的数据：

id    opened_at             count   sum
      2016-07-01 07:02:05   1       46.14
154   2016-07-01 07:34:02   1       479
      2016-07-01 10:10:01   1       127.14
      2016-07-02 12:01:04   1       8.14
      2016-07-02 12:00:50   1       18.14

我可以使用以下方法按小时分组并考虑日期

groupByLocationDay = df.groupby([df.id,
                                pd.Grouper(key='opened_at', freq='3h')])

id    opened_at         count   sum
      06:00:00  2       4296.14
154   09:00:00  56      43824.93
      12:00:00  203     152335.28

我得到以下信息

id    opened_at             count   sum
      2016-07-01 06:00:00   2       4296.14
154   2016-07-01 09:00:00   46      43716.79
      2016-07-01 12:00:00   169     150827.14
      2016-07-02 12:00:00   17      1508.14
      2016-07-02 09:00:00   10      108.14

我怎样才能只按小时分组，使其看起来如下所示

groupByLocationDay = df.groupby([df.id,
                                pd.Grouper(key='opened_at', freq='3h')])

id    opened_at         count   sum
      06:00:00  2       4296.14
154   09:00:00  56      43824.93
      12:00:00  203     152335.28

原始数据是以小时为基础的，因此我需要获得3h频率。

---

谢谢

您可以这样做：

In [134]: df
Out[134]:
    id           opened_at  count     sum
0  154 2016-07-01 07:02:05      1   46.14
1  154 2016-07-01 07:34:02      1  479.00
2  154 2016-07-01 10:10:01      1  127.14
3  154 2016-07-02 12:01:04      1    8.14
4  154 2016-07-02 12:00:50      1   18.14
5  154 2016-07-02 08:34:02      1  479.00

In [135]: df.groupby(['id', df.opened_at.dt.hour // 3 * 3]).sum()
Out[135]:
               count      sum
id  opened_at
154 6              3  1004.14
    9              1   127.14
    12             2    26.28

---

groupByLocationDay=df.groupby（[df.id，df['opened_'at'].dt.hour]）

有效吗？我需要获得频率='3h'。有什么想法吗？我的数据是按小时计算的，Grouper已经按日期将其分组为3小时的频率，如果我再次尝试使用group by，我会得到KeyError:无属性id或打开的\u atAwesome谢谢！我想用石斑鱼按3小时的频率分组，然后用你的方法重置索引并再次分组。但这更好。@bumbambum，我很乐意帮忙！：）谢谢你的回答！