如何解决我正在尝试使用“小时”列进行分箱，但是它不起作用
我有一个DF，每次都有一系列的积分，我想在一天的每个小时（从00:00:00到24:00:00）将其分组到存储桶中
这是我称为dfH的一部分df：
Hora de início Rodada
00:00:00 636
00:00:07 1184
00:00:09 680
00:00:23 651
00:00:30 539
00:01:16 1076
00:01:44 925
00:02:00 229
00:02:48 452
00:03:06 1143
00:03:55 401
00:04:10 1148
00:04:20 677
00:04:26 552
00:05:10 1182
00:05:44 677
00:06:03 657
00:06:23 1172
00:06:34 428
00:06:59 662
00:07:05 1131
00:07:30 675
00:07:53 1175
00:08:06 1121
00:08:33 564
00:08:43 673
00:08:45 670
00:09:06 1014
00:09:17 449
00:09:19 1156
Name: (TOTAL ESTRELAS,TOTAL),dtype: int64
我正在尝试：
bins = np.arange（0，24，1）
groups = dfH.groupby（pd.cut（dfH，bins））。sum（）
但是我得到：
(TOTAL ESTRELAS,TOTAL)
(0,1] 0
(1,2] 0
(2,3] 0
(3,4] 0
(4,5] 0
(5,6] 0
(6,7] 0
(7,8] 0
(8,9] 0
(9,10] 0
(10,11] 0
(11,12] 0
(12,13] 0
(13,14] 0
(14,15] 0
(15,16] 0
(16,17] 0
(17,18] 0
(18,19] 0
(19,20] 0
(20,21] 0
(21,22] 0
(22,23] 0
Name: (TOTAL ESTRELAS,dtype: int64
也许索引格式不是小时格式，所以我尝试了：
dfH.index = pd.to_datetime（dfH.index，format ='％H：％M：％S'）。dtype.hour
但是我得到了错误：
ValueError：时间数据“ TOTAL”与格式“％H：％M：％S”（匹配）不匹配
解决方法
尝试做：
dfH.resample("1h").sum()
如果您的索引是日期时间
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