Python 拆分日期以创建各种时间序列

我有一些这样的约会：

2015-02-02 14:19:00

我有20000条记录和14个不同的日子，我想把数据集分成14个不同的部分，有14个不同的时间序列，每天一个

我想为每天创建一个变量，该变量只包含所考虑的当天的记录。

IIUC

# sample data
df = pd.DataFrame(pd.date_range('2020-01-01', '2020-01-14', freq='5T'), columns=['date'])
# list comprehension to spit groups into separate frames
dfs = [g for _,g in df.groupby(df['date'].dt.date)]

或者，如果你想把钥匙作为日期，你可以使用dict理解

dfs = {idx:df for idx,df in df.groupby(df['date'].dt.date)}
# below is how you call each frame by the date
dfs[datetime.date(2020, 1, 1)]

具有多个col的新示例

df = pd.DataFrame(np.transpose([pd.date_range('2020-01-01', '2020-01-14', freq='5T'),
                                np.random.randint(1,10,3745)]), columns=['date', 'col'])
dfs = [g for _,g in df.groupby(df['date'].dt.date)]
print(dfs[0])

                   date col
0   2020-01-01 00:00:00   3
1   2020-01-01 00:05:00   3
2   2020-01-01 00:10:00   6
3   2020-01-01 00:15:00   6
4   2020-01-01 00:20:00   3

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你能否在你的问题中添加更多细节，还不清楚你想要实现什么。谢谢，我想把数据分成不同的几天来比较，你能解释一下吗？请举例说明“14个不同部分”。我的意思是，我只能把一个日期分成6部分。你可能应该从你的记录中添加一些例子，你尝试过的任何代码，以及你发现的错误。请参考这些指导原则[如何提问？）（）我尝试了您的第一个解决方案，它是有效的，但我如何才能使记录对应者的数量与我选择的当天记录的大小相符？并且没有预先定义“频率”或“周期”？此外，“dfs”只返回日期，而我希望某一天的所有记录都有日期和二氧化碳。我希望那天的所有记录都有二氧化碳值。@Boninsimo你是什么意思？所有列都在列表中返回。