如何用Pandas拆分DataFrame中每日数据为指定时间段子集？

没问题，这个需求很容易实现，咱们一步步来操作：

步骤1：确保Date和Time为可筛选的列 #

从你给出的结构来看，Date可能是合并显示的列（或者是多级索引的第一级）。为了方便后续筛选，我们先把Date和Time都转为普通列（如果原本是多级索引的话）：

# 若Date和Time是多级索引，执行此步转成列
df = df.reset_index()

如果你的Date本身就是普通列（只是显示时合并了单元格），这一步可以直接跳过。

步骤2：提取每日00:00:00的数据到df1 #

直接通过Time列的精确匹配来筛选：

# 筛选Time等于00:00:00的行，copy()避免后续操作触发警告
df1 = df[df['Time'] == '00:00:00'].copy()

步骤3：提取每日00:15:00至03:00:00的数据到df2 #

由于Time是HH:MM:SS格式的字符串，其字典序和时间顺序完全一致，直接用范围条件筛选即可：

# 筛选Time在00:15:00到03:00:00之间的行
df2 = df[(df['Time'] >= '00:15:00') & (df['Time'] <= '03:00:00')].copy()

如果你的Time列是datetime.time类型，这个比较逻辑依然成立，无需修改代码。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者jerry han