如何按天拆分pandas数据帧或序列（可能使用迭代器）

Question

我有一个很长的时间序列

import pandas as pd
index=pd.date_range(start='2012-11-05', end='2012-11-10', freq='1S').tz_localize('Europe/Berlin')
df=pd.DataFrame(range(len(index)), index=index, columns=['Number'])

现在我要提取每天的所有子数据帧，以获得以下输出：

df_2012-11-05: data frame with all data referring to day 2012-11-05
df_2012-11-06: etc.
df_2012-11-07
df_2012-11-08
df_2012-11-09
df_2012-11-10

最有效的方法是避免检查index.date==give_date是否非常慢。另外，用户不知道一个修道院在帧中的天数范围。

有什么提示是用迭代器来实现的吗？

我目前的解决方案是这样的，但并不那么优雅，有两个问题定义如下：

time_zone='Europe/Berlin'
# find all days
a=np.unique(df.index.date) # this can take a lot of time
a.sort()
results=[]
for i in range(len(a)-1):
    day_now=pd.Timestamp(a[i]).tz_localize(time_zone)
    day_next=pd.Timestamp(a[i+1]).tz_localize(time_zone)
    results.append(df[day_now:day_next]) # how to select if I do not want day_next included?

# last day
results.append(df[day_next:])

这种方法存在以下问题：

• a=np.unique（df.index.date）可能需要很多时间
• df[day_now:day_next]包括day_next，但我需要将其排除在范围内

Answer 1

也许是groupby？

DFList = []
for group in df.groupby(df.index.day):
    DFList.append(group[1])

应该提供一个数据帧列表，其中每个数据帧是一天的数据。

或一行：

DFList = [group[1] for group in df.groupby(df.index.day)]

一定喜欢Python！