在使用Python/Pandas的csv中按小时分组，其中包含开始时间和结束时间日期时间列

在使用Python/Pandas的csv中按小时分组，其中包含开始时间和结束时间日期时间列，可以按照以下步骤进行操作：

1. 导入必要的库：

import pandas as pd

1. 读取CSV文件并创建DataFrame：

df = pd.read_csv('your_file.csv')

1. 将开始时间和结束时间列转换为日期时间类型：

df['开始时间'] = pd.to_datetime(df['开始时间'])
df['结束时间'] = pd.to_datetime(df['结束时间'])

1. 添加新的列来表示按小时分组的时间：

df['小时'] = df['开始时间'].dt.hour

1. 按小时分组并计算每个小时的统计量（如计数、平均值等）：

hourly_stats = df.groupby('小时').agg({'开始时间': 'count', '其他列名': 'mean'})

在上述代码中，你需要将'your_file.csv'替换为你实际的CSV文件路径，'开始时间'和'结束时间'替换为你CSV文件中的开始时间和结束时间列的列名，'其他列名'替换为你想要计算统计量的其他列名。

这样，你就可以得到按小时分组的统计结果。根据具体需求，你可以进一步对统计结果进行分析、可视化或其他操作。

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