在Python中按时间范围分组数据

可以使用datetime模块和pandas库来实现。

首先，我们需要将时间数据转换为datetime类型，然后可以使用datetime模块中的函数来进行时间范围的判断和分组。

以下是一个示例代码：

import datetime
import pandas as pd

# 假设有一个包含时间数据的列表
time_data = ['2022-01-01 10:00:00', '2022-01-01 10:15:00', '2022-01-01 10:30:00', '2022-01-01 10:45:00', '2022-01-01 11:00:00']

# 将时间数据转换为datetime类型
time_data = [datetime.datetime.strptime(time, '%Y-%m-%d %H:%M:%S') for time in time_data]

# 定义时间范围
start_time = datetime.datetime(2022, 1, 1, 10, 0, 0)
end_time = datetime.datetime(2022, 1, 1, 11, 0, 0)

# 创建一个空的字典用于存储分组后的数据
grouped_data = {}

# 按时间范围分组数据
for time in time_data:
    if start_time <= time <= end_time:
        group_key = time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
        if group_key not in grouped_data:
            grouped_data[group_key] = []
        grouped_data[group_key].append(time)

# 打印分组后的数据
for group_key, group_data in grouped_data.items():
    print(group_key, group_data)

上述代码中，我们首先将时间数据转换为datetime类型，然后定义了一个时间范围（start_time和end_time）。接下来，我们创建了一个空的字典用于存储分组后的数据。然后，我们遍历时间数据，判断每个时间是否在时间范围内，如果是，则将其添加到对应的分组中。最后，我们打印出分组后的数据。

这种按时间范围分组数据的方法适用于各种场景，例如统计某个时间段内的数据量、计算某个时间段内的平均值等。

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请注意，以上答案仅供参考，具体的实现方式和推荐产品可能因实际需求和环境而异。