从数据集的给定日期范围中提取属于一天的数据

Question

我有一个日期范围从 2018 年 1 月 12 日到 8 月 3 日的数据集，其中包含一些值：my_dfDataFrame的维度为：my_df.shape (9752, 2)每行包含半小时频率第一行开始于 2018-01-12my_df.iloc[0]Date:       2018-01-12 00:17:28Value                      1Name: 0, dtype: object最后一行结束于 2018-08-03my_df.tail(1)                  Date:     Value9751    2018-08-03 23:44:59  1我的目标是选择每一天对应的数据行并将其导出为CSV文件。为了仅获取 1 月 12 日的数据并保存到可读文件中，我执行：# Selecting data value of each daymy_df_Jan12 = my_df[(my_df['Fecha:']>='2018-01-12 00:00:00')               &               (my_df['Fecha:']<='2018-01-12 23:59:59')                                   ]my_df_Jan12.to_csv('Data_Jan_12.csv', sep=',', header=True, index=False)从1月12日到8月03日有203天（28周）我不想每天手动执行此查询，然后我尝试以下基本分析：我需要生成 203 个文件（每天 1 个文件）1月12日开始的那一天（1月12日）一月为正月（01），八月为八月（08）然后：我需要遍历整个 203 天并且有必要在每个日期行值中检查月和日值日期与订单以检查每个日期的变化根据上述，我正在尝试这种方法：# Selecting data value of each day (203 days)for i in range(203):    for j in range(1,9): # month        for k in range(12,32): # days of the month            values = my_df[(my_df['Fecha:']>='2018-0{}-{} 00:00:00'.format(j,k))             &              (my_df['Fecha:']<='2018-0{}-{} 23:59:59'.format(j,k))]            values.to_csv('Values_day_{}.csv'.format(i), sep=',', header=True, index=False)但是当我range(12,32)在几个月中迭代时，我遇到了问题，这range(12,32)仅适用于 1 月的第一个月份，我认为是这样......最后，由于我做错了什么，我得到了 203 个空的 CSV 文件......我该如何应对这种适合方式的小挑战？任何方向都受到高度赞赏