Pandas 如何检索时间序列数据的最小值和最大值

我想使用matplotlib在timeseries数据的最小值和最大值之间设置阴影。这是一个数据示例。如何检索最小值和最大值。（注意，下面给出的时间是字符串格式的，但我的时间是以秒为单位的，与前一天的00:00:00相比，所以我的时间是59027615902770）

e、 g

我想要的是

index       time        min_value   max_value
   1      08:00:00         100         100
   2      08:00:01         100         101
   3      08:00:02         100         102

与重命名一起使用：

d = {'min':'min_value','max':'max_value'}
df = df.groupby('time')['value'].agg([min, max]).reset_index().rename(columns=d)
print (df)
       time  min_value  max_value
0  08:00:00        100        100
1  08:00:01        100        101
2  08:00:02        100        102

因为：

df = df.groupby('time')['value'].agg({'min_value':'min','max_value':'max'})

未来警告：在序列上使用dict进行聚合 已弃用，将在将来的版本中删除 df=df.groupby（'time'）['value'].agg（{'min'：'min\u value'，'max'：'max\u value'}）

与重命名一起使用：

d = {'min':'min_value','max':'max_value'}
df = df.groupby('time')['value'].agg([min, max]).reset_index().rename(columns=d)
print (df)
       time  min_value  max_value
0  08:00:00        100        100
1  08:00:01        100        101
2  08:00:02        100        102

因为：

df = df.groupby('time')['value'].agg({'min_value':'min','max_value':'max'})

未来警告：在序列上使用dict进行聚合 已弃用，将在将来的版本中删除 df=df.groupby（'time'）['value'].agg（{'min'：'min\u value'，'max'：'max\u value'}）