通过在行中选择日期时间值来转置Pandas DataFrame

Question

我有一个简单的Pandas DataFrame，看起来像这样：

Timestamp              Value
2017-01-03 00:00:00    13.05
2017-01-03 00:01:00    13.70
2017-01-03 00:02:00    13.07
...
2017-01-27 09:57:00    13.46
2017-01-27 09:58:00    13.43
2017-01-27 09:59:00    13.41

如何将其转置为每天只有一行，以及特定小时和分钟的列(例如，从0到10小时)(时间戳中没有秒，它们都是零)。

到目前为止，我可以成功地使用df[df.index.time < datetime.time(10,0)]选择每天小于10小时的行，但是如果我随后执行.T来转置该选择，那么整个DataFrame将转置为一个很长的行。对于时间戳中每个不同日期，如何对成批的行执行.T操作？(还有可能将每一天的值放在转置数据集的第一列中？

我宁愿避免自定义代码和循环，因为数据集很大，所以内置的东西更好！

Answer 1

将索引设置为由日期、时间和unstack组成的多个索引

df.set_index(
    [df.Timestamp.dt.date, df.Timestamp.dt.time]
).Value.rename_axis([None] * 2).unstack()

​

​

Answer 2

您可以使用pivot_table方法：

In [214]: df.assign(d=df.Timestamp.dt.date, t=df.Timestamp.dt.time) \
            .pivot_table(index='d', columns='t', values='Value', fill_value=0) \
            .rename_axis(None, 1)
Out[214]:
            00:00:00  00:01:00  00:02:00  09:57:00  09:58:00  09:59:00
2017-01-03     13.05      13.7     13.07      0.00      0.00      0.00
2017-01-27      0.00       0.0      0.00     13.46     13.43     13.41

另外，我更喜欢@piRSquared的解决方案，因为它更优雅……