筛选每个日期的最大记录数的时间戳，并将筛选出的行解压缩到另一个df中

，可以通过以下步骤实现：

1. 首先，需要将数据加载到一个数据框（DataFrame）中，假设该数据框名为df。
2. 将时间戳列转换为日期列，以便后续按日期进行筛选。可以使用pandas库的to_datetime函数实现，例如：
3. 将时间戳列转换为日期列，以便后续按日期进行筛选。可以使用pandas库的to_datetime函数实现，例如：
4. 使用groupby函数按日期进行分组，并找到每个日期的最大记录数。可以使用max函数实现，例如：
5. 使用groupby函数按日期进行分组，并找到每个日期的最大记录数。可以使用max函数实现，例如：
6. 创建一个新的数据框（df_new）用于存储筛选出的行数据。
7. 使用iterrows函数遍历原始数据框（df），并将满足条件的行数据添加到df_new中。条件是该行的日期对应的记录数等于最大记录数，例如：
8. 使用iterrows函数遍历原始数据框（df），并将满足条件的行数据添加到df_new中。条件是该行的日期对应的记录数等于最大记录数，例如：
9. 最后，df_new中存储的就是筛选出的行数据，可以根据需要进行进一步处理或分析。

在腾讯云的产品中，可以使用腾讯云的云数据库MySQL、云数据库TDSQL、云数据库CynosDB等产品来存储和处理数据。具体产品介绍和链接地址如下：

• 腾讯云云数据库MySQL：提供高性能、可扩展的MySQL数据库服务，适用于各种规模的应用场景。详情请参考：云数据库MySQL
• 腾讯云云数据库TDSQL：基于MySQL的分布式数据库，具备高可用、高性能、弹性扩展等特点，适用于大规模数据存储和处理。详情请参考：云数据库TDSQL
• 腾讯云云数据库CynosDB：基于开源数据库引擎的分布式数据库，支持MySQL和PostgreSQL，具备高可用、弹性扩展等特点，适用于云原生应用场景。详情请参考：云数据库CynosDB