如何使用python在准确的时间获取具有占用计数的数据集，并返回每小时最大值的数据集？

如何解决如何使用python在准确的时间获取具有占用计数的数据集，并返回每小时最大值的数据集？

我想采用一个数据集，该数据提供每15分钟在一个位置上有多少人的计数（例如，在21:45的位置A处有13个人，在21:30的位置A处有29个人，等等。 ），而是让数据集显示任何小时（例如，在21:00和21:59之间）占据该位置的最大人数，位置A的最大入住人数为33-如果最大数量为33个人在21：00、21：15、21：30或21:45发生了事情。

我的起点是一个看起来像这样的csv（它具有成千上万的条目，但这仅是示例）：

+--------------------+-------+-------+-------+-------+-------+-------+
|        TIME        | LOC A | LOC B | LOC C | LOC D | LOC E | LOC F |
+--------------------+-------+-------+-------+-------+-------+-------+
|                    |       |       |       |       |       |       |
| 8/28/2020 22:00:22 | 5     | 0     | 0     | 0     | 10    | 0     |
|                    |       |       |       |       |       |       |
| 8/28/2020 21:45:21 | 13    | 10    | 23    | 14    | 24    | 0     |
|                    |       |       |       |       |       |       |
| 8/28/2020 21:30:22 | 29    | 13    | 31    | 26    | 35    | 7     |
|                    |       |       |       |       |       |       |
| 8/28/2020 21:15:22 | 32    | 17    | 41    | 32    | 49    | 12    |
|                    |       |       |       |       |       |       |
| 8/28/2020 21:00:22 | 33    | 24    | 50    | 43    | 64    | 15    |
|                    |       |       |       |       |       |       |
| 8/28/2020 20:45:23 | 44    | 31    | 60    | 47    | 88    | 15    |
|                    |       |       |       |       |       |       |
| 8/28/2020 20:30:22 | 48    | 36    | 70    | 48    | 120   | 25    |
|                    |       |       |       |       |       |       |
| 8/28/2020 20:15:23 | 48    | 42    | 82    | 57    | 124   | 26    |
+--------------------+-------+-------+-------+-------+-------+-------+

并且要确认的是，列中的值是在那个确切时间该位置出现的人数。

我的目标是这样的：

+--------------------+-------+-------+-------+-------+-------+-------+
|        TIME        | LOC A | LOC B | LOC C | LOC D | LOC E | LOC F |
+--------------------+-------+-------+-------+-------+-------+-------+
|                    |       |       |       |       |       |       |
| 2020-08-28 22:00   | 5     | 0     | 0     | 0     | 10    | 0     |
|                    |       |       |       |       |       |       |
| 2020-08-28 21:00   | 33    | 24    | 50    | 43    | 64    | 15    |
|                    |       |       |       |       |       |       |
| 2020-08-28 20:00   | 48    | 42    | 82    | 57    | 124   | 26    |
+--------------------+-------+-------+-------+-------+-------+-------+

例如，如果某个位置在14：00、14：15、14：30和14:45的计数分别为5,7,12,6，则该位置的新条目将显示14:00和值12（因为那是那个时期的人数上限）。

我希望我已经解释过了。我对python还是很陌生，我完全有信心可以做到这一点，我只是不知道怎么做。

任何帮助将不胜感激-在此先感谢ʕ•ᴥ•ʔ

解决方法

您可以在索引上使用groupby来达到目的：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame([{'Time':'2020-01-01 21:15:00','LOCA':3,'LOCB':0},{'Time':'2020-01-01 21:00:00','LOCA':4,'LOCB':10},{'Time':'2020-01-01 20:00:00','LOCB':1},{'Time':'2020-01-01 20:03:00','LOCA':12,{'Time':'2020-01-05 21:15:00','LOCB':0}])

#df.set_index(df['Time'],inplace = True)
df.set_index('Time',inplace = True)   #That is the proper way to do it
df.index = pd.to_datetime(df.index)
#df.drop(['Time'],axis = 1,inplace = True)

df = df.groupby([df.index.date,df.index.hour]).max()

print(df)