pandas のマルチインデックスデータフレームに対してインデックスを使用して反復処理する方法

質問

次のようなデータフレームdfがあります。DateとTimeは2つのマルチレベルインデックスです。

                           observation1   observation2
date          Time                             
2012-11-02    9:15:00      79.373668      224
              9:16:00      130.841316     477
2012-11-03    9:15:00      45.312814      835
              9:16:00      123.776946     623
              9:17:00      153.76646      624
              9:18:00      463.276946     626
              9:19:00      663.176934     622
              9:20:00      763.77333      621
2012-11-04    9:15:00      115.449437     122
              9:16:00      123.776946     555
              9:17:00      153.76646      344
              9:18:00      463.276946     212

毎日のデータブロックに対して複雑な処理を実行したい。

擬似コードは次のようになります。

 for count in df(level 0 index) :
     new_df = get only chunk for count
     complex_process(new_df)

というわけで、まず、ある日付のブロックだけにアクセスする方法は見つかりませんでした。

2012-11-03    9:15:00      45.312814      835
              9:16:00      123.776946     623
              9:17:00      153.76646      624
              9:18:00      463.276946     626
              9:19:00      663.176934     622
              9:20:00      763.77333      621

と入力し、それを処理に送ります。私は、レベル0カラムの正確な値に言及することなくそれを行う方法があるかどうかわからないため、forループでこれをやっています。私はいくつかの基本的な検索を行い、df.index.get_level_values（0）を得ることができましたが、それは私にすべての値を返し、それが1日に複数回ループを実行する原因となっています。私は一日ごとにデータフレームを作成し、それを処理するために送信したい。

どのように解決すればよいでしょうか？

groupbyオブジェクトを繰り返し処理することで、グループのキーと各グループを含むサブフレームが返されます。

In [136]: for date, new_df in df.groupby(level=0):
     ...:     print(new_df)
     ...:     
                    observation1  observation2
date       Time                               
2012-11-02 9:15:00     79.373668           224
           9:16:00    130.841316           477

                    observation1  observation2
date       Time                               
2012-11-03 9:15:00     45.312814           835
           9:16:00    123.776946           623
           9:17:00    153.766460           624
           9:18:00    463.276946           626
           9:19:00    663.176934           622
           9:20:00    763.773330           621

                    observation1  observation2
date       Time                               
2012-11-04 9:15:00    115.449437           122
           9:16:00    123.776946           555
           9:17:00    153.766460           344
           9:18:00    463.276946           212