数据帧：按日期时间索引和一列进行分组

要按日期时间索引和一列进行数据分组，可以使用Pandas库中的groupby()函数。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'datetime': ['2021-01-01 10:00:00', '2021-01-01 10:15:00', '2021-01-01 11:00:00', '2021-01-02 09:30:00', '2021-01-02 09:45:00'],
        'category': ['A', 'B', 'A', 'B', 'A'],
        'value': [1, 2, 3, 4, 5]}
df = pd.DataFrame(data)

# 将'datetime'列转换为日期时间类型
df['datetime'] = pd.to_datetime(df['datetime'])

# 按日期时间索引和'category'列进行分组，并对'value'列求和
grouped = df.groupby([df['datetime'].dt.date, 'category']).sum()

print(grouped)

输出结果如下：

                     value
datetime   category       
2021-01-01 A             4
           B             2
2021-01-02 A             5
           B             4

以上代码首先将'datetime'列转换为日期时间类型，然后使用groupby()函数按日期时间索引和'category'列进行分组，最后对'value'列进行求和。输出结果显示了按日期时间和'category'列分组后的求和结果。