如何对DataFrame按每2小时分组？遇AttributeError求解决

你遇到的错误是因为dt属性下并没有Timedelta这个方法——pandas的DatetimeProperties（也就是datetime列调用dt后得到的对象）只提供和datetime属性相关的方法（比如取小时、日期，或者对时间做取整操作），不是用来直接创建时间间隔的。下面给你两种靠谱的实现方式：

方法1：用resample（推荐给时间序列聚合场景） #

如果你需要对分组后的数值做统计（比如均值、求和），resample是专门为时间序列设计的工具，用起来很顺手：

# 先确保Time列是datetime类型（如果还没转换的话）
last8['Time'] = pd.to_datetime(last8['Time'])

# 按2小时分组，这里以计算均值为例，你可以换成sum()/max()等聚合函数
two_hour_groups = last8.resample('2H', on='Time').mean()

方法2：用groupby配合dt.floor #

如果一定要用groupby，可以通过dt.floor('2H')把每个时间戳向下对齐到最近的2小时起始点，用这个对齐后的时间作为分组键：

last8['Time'] = pd.to_datetime(last8['Time'])

# 生成2小时间隔的分组键并分组
grouped = last8.groupby(last8['Time'].dt.floor('2H'))

# 遍历查看每个分组的内容（示例）
for interval_start, group_data in grouped:
    print(f"时间段：{interval_start} 至 {interval_start + pd.Timedelta(hours=2)}")
    print(group_data)
    print("---")

补充说明 #

• 如果你想向上对齐时间（比如00:20的时间归到02:00的分组），可以把floor换成ceil。
• 时间间隔的字符串格式很灵活，比如'2H'代表2小时，'30T'代表30分钟，'1D'代表1天，pandas都能识别。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Dheeraj