如何将带DatetimeIndex的Series按周几和小时分组生成均值DataFrame

首先确保你的原始数据是索引为DatetimeIndex的Series，示例实现如下：

import pandas as pd

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# 如果你原始数据是DataFrame，先做预处理：
# df = pd.read_csv("你的数据文件路径")
# df["time"] = pd.to_datetime(df["time"])
# s = df.set_index("time")["my_values"]
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# 提取分组维度：小时、星期名称
hour = s.index.hour
weekday = s.index.day_name()

# 分组求均值后调整结构
result = s.groupby([hour, weekday]).mean().unstack()

# 调整列顺序为周一到周日，补全0-23的所有小时
week_order = ["Monday", "Tuesday", "Wednesday", "Thursday", "Friday", "Saturday", "Sunday"]
result = result.reindex(columns=week_order, index=range(24))
result.index.name = "hour"

补充说明 #

• 如果需要中文列名，把day_name()改为day_name(locale="zh_CN")，同时修改week_order为对应的中文星期名即可
• 缺失时段的均值默认会填充为NaN，可通过fillna(0)自行修改填充值

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Dr. Paprika