如何使用DatetimeIndex切片pandas Series並將其放入DataFrame中？

Question

我有使用DatetimeIndex的pandas Series對象：

2016-01-04 00:00:00    11.6
2016-01-04 01:00:00    11.7
2016-01-04 02:00:00    17.1
2016-01-04 03:00:00    36.5
2016-01-04 04:00:00    19.0
2016-01-04 05:00:00     7.5
2016-01-04 06:00:00    18.7
2016-01-04 07:00:00    14.5
2016-01-04 08:00:00     6.5
2016-01-04 09:00:00    41.9
2016-01-04 10:00:00    37.3
2016-01-04 11:00:00    30.3
2016-01-04 12:00:00    38.4
2016-01-04 13:00:00    26.0
2016-01-04 14:00:00    31.0
2016-01-04 15:00:00    32.3
2016-01-04 16:00:00    29.4
2016-01-04 17:00:00    43.5
2016-01-04 18:00:00    26.9
2016-01-04 19:00:00    20.4
2016-01-04 20:00:00    16.5
2016-01-04 21:00:00    10.9
2016-01-04 22:00:00    12.8
2016-01-04 23:00:00    16.4
2016-01-05 00:00:00    10.1
2016-01-05 01:00:00     9.4
2016-01-05 02:00:00    12.0
2016-01-05 03:00:00     8.6
2016-01-05 04:00:00    16.9
2016-01-05 05:00:00     8.4
...

我如何按日期切片這個系列，並把它放在一個日期/小時pandas Dataframes像這樣：

              00   01   02   03   04 ...   22   23    
2016-01-04  11.6  1.7 17.1 36.5 19.0 ... 12.8 16.4
2016-01-05  10.1  9.4 12.0  8.6 16.9 ... 12.8 16.4
...

PS：對不起我的英文

Answer 1

首先使用to_frame將系列轉換為數據to_frame ，然后使用s.index.strftime('%H')和index.date提取小時和日期。 最后在這些列上轉動以轉換為“寬”格式：

df = s.to_frame()
df['hour'] = df.index.strftime('%H')
df['date'] = df.index.date
df2 = df.pivot(columns='hour', index='date')