Python 按小时分组数据帧的问题

首先，我的数据集如下所示

我想做的是按

picku datetime

hour对我的专栏进行分组。我在上找到了相关问题，但由于某种原因，解决方案似乎不起作用。我已经在下面列出了我的尝试

我首先从这个开始：

df["dropoff_datetime"] = pd.to_datetime(df["dropoff_datetime"])
df["pickup_datetime"] = pd.to_datetime(df["pickup_datetime"])

test = df.groupby(df.hour).sum()

我得到了以下错误：

AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'hour'

AttributeError: 'Series' object has no attribute 'hour'

然后我试了一下：

test = df.groupby(df.dropoff_datetime.hour).sum()

我得到了以下错误：

AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'hour'

AttributeError: 'Series' object has no attribute 'hour'

我有点困惑，因为我的情况似乎和上面的问题一样。我不知道为什么我会出错。非常感谢您的帮助

我们可以使用访问器：

test = df.groupby(df['pickup_datetime'].dt.hour).sum()

In [140]: df = pd.DataFrame({'Date': times})

In [141]: df
Out[141]:
                 Date
0 2017-08-01 13:13:13
1 2017-08-01 20:20:20

In [142]: type(df.Date)
Out[142]: pandas.core.series.Series

In [143]: df['Date'].dt.hour
Out[143]:
0    13
1    20
Name: Date, dtype: int64

下面是一个描述差异的示例：

In [136]: times = pd.to_datetime(['2017-08-01 13:13:13', '2017-08-01 20:20:20'])

In [137]: times
Out[137]: DatetimeIndex(['2017-08-01 13:13:13', '2017-08-01 20:20:20'], dtype='datetime64[ns]', freq=None)

In [138]: type(times)
Out[138]: pandas.core.indexes.datetimes.DatetimeIndex

In [139]: times.hour
Out[139]: Int64Index([13, 20], dtype='int64')

如上所示，

DatetimeIndex

具有“直接”

.hour

访问器，但是

datetime

dtype的

Series

具有

.dt.hour

访问器：

test = df.groupby(df['pickup_datetime'].dt.hour).sum()

In [140]: df = pd.DataFrame({'Date': times})

In [141]: df
Out[141]:
                 Date
0 2017-08-01 13:13:13
1 2017-08-01 20:20:20

In [142]: type(df.Date)
Out[142]: pandas.core.series.Series

In [143]: df['Date'].dt.hour
Out[143]:
0    13
1    20
Name: Date, dtype: int64

如果我们将

Date

列设置为索引：

In [146]: df.index = df['Date']

In [147]: df
Out[147]:
                                   Date
Date
2017-08-01 13:13:13 2017-08-01 13:13:13
2017-08-01 20:20:20 2017-08-01 20:20:20

它变成：

In [149]: type(df.index)
Out[149]: pandas.core.indexes.datetimes.DatetimeIndex

因此，我们可以再次直接访问它（无需

.dt

访问器）：

---

需要

.dt

，因为使用

系列

-：

---

但如果

DatetimeIndex

，则忽略它-：