Python 以分钟为精度的月平均日

我有使用分钟分辨率的日期时间索引的数据.我想看看使用分钟分辨率的人一个月中一天的平均"轮廓"是多少.

数据集格式如下:

                               Power
2019-01-01 11:43:01+02:00   9.223261
2019-01-01 11:44:01+02:00  14.304057
2019-01-01 11:45:01+02:00  28.678970
2019-01-01 11:46:01+02:00  35.143512
2019-01-01 11:47:01+02:00  24.431278
...                              ...
2019-12-31 15:05:14+02:00  -0.075000
2019-12-31 15:06:14+02:00  -0.075000
2019-12-31 15:07:14+02:00  -0.075000
2019-12-31 15:08:14+02:00  -0.075000
2019-12-31 15:09:14+02:00  -0.075000

要绘制按小时计算的每月平均日功率配置文件，我执行了以下操作

plt.plot(df_jul.groupby(df_jul.index.hour)[['Power']].mean(), label=('July'))

其中df_jul是上述数据的子集，仅包括7月份的数据.

                              Power
2019-07-01 05:28:15+03:00  2.561204
2019-07-01 05:29:15+03:00  2.749837
2019-07-01 05:30:15+03:00  2.963823
2019-07-01 05:31:15+03:00  3.190177
2019-07-01 05:32:15+03:00  3.374277
...                             ...
2019-07-31 21:12:02+03:00  2.311575
2019-07-31 21:13:02+03:00  2.310808
2019-07-31 21:14:02+03:00  2.415743
2019-07-31 21:15:02+03:00  2.485820
2019-07-31 21:16:02+03:00  1.874091

得到的数字如下所示:

那么，要获得与上图相同的剖面图，但使用分钟分辨率，最佳方法是什么？

我试着按分钟分组，但结果是每月平均一小时.我也认为我可以只通过计算器和做平均计算，但我觉得有一个更容易的方法，我错过了.

Here is the correct result plot