Python 3.x 在中应用df.groupby（）后，将列分隔到列表中

这是原始数据

ID时间字节

1:13:00:10

2:13:02:30

3:13:03:40

4:13:02:50

5:13:03:70

我使用ax=server\u logs.groupby（'TIME'）['REPLY\u SIZE'].sum（）获得了以下数据。

ID时间字节

1:13:00:10

2:13:02:80

3:13:03:110

完成后如何将时间和字节分为两个不同的列表？它似乎没有使用

time=ax[0]

进行分离

ps：之后我想在这个数据上使用sklearn应用k-means聚类

time=ax[:,0]
bytes=ax[:,1]

你能试试吗

如果这不起作用，那么这应该

time=ax["TIME"]
bytes=ax["BYTES"]

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答案由@COLDSPEED给出

v = df.groupby('TIME')['BYTES'].sum(); 
a, b = v.index.tolist(), v.tolist()

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使用

time=ax[：，0]

，我得到了以下错误

只能使用多索引对元组索引执行操作
。使用
time=ax[“time”]
时，我遇到了一个错误：
只能使用多索引对元组进行索引；a、 b=v.index.tolist（），v.tolist（）
？不，它们是时间戳对象。你可以在没有任何问题的情况下绘制它们。是的，它就是这样做的。另外，使用pd.Series.plot有什么问题？就像我在你的最后一个问题中建议的那样？是的。我画的。它起作用了。我在上一个问题中找不到你的pd.Series.plot。你能把它贴在这里吗？检查这里：你本可以做
df.groupby（'TIME'）['BYTES'].sum（）.plot（）
：p