python - Python Pandas: Groupby 日付、およびタイムスタンプによる各グループへのアクセス

Question

タイムスタンプ (日付) でグループ化し、タイムスタンプで各グループにアクセスしたいのですが、正しく動作していないようです。グループキーが異なる形式で奇妙にインデックス化されているようです。

df= pd.DataFrame({'DATE' : ['10-Oct-2013', '10-Oct-2013', '10-Oct-2013', '11-Oct-2013', '11-Oct-2013', '11-Oct-2013'],'VAL' : [1,2,3,4,5,6]})

>>> df
          DATE  VAL
0  10-Oct-2013    1
1  10-Oct-2013    2
2  10-Oct-2013    3
3  11-Oct-2013    4
4  11-Oct-2013    5
5  11-Oct-2013    6


dfg=df.groupby(df['DATE'].apply(lambda x: pd.to_datetime(x)))

>>> dfg.groups.keys()
[numpy.datetime64('NaT'), numpy.datetime64('2013-10-10T17:00:00.000000000-0700'), numpy.datetime64('2013-10-09T17:00:00.000000000-0700')]

for d in dfg.groups.keys():
    try:
        print d,dfg.get_group(d).describe()
    except:
        print 'err'
>>
NaT err
2013-10-10T17:00:00.000000000-0700 err
2013-10-09T17:00:00.000000000-0700 err

rng = pd.to_datetime(pd.date_range('10/10/2013', periods=3, freq='D'))

for d in rng:
    try:
        print d,dfg.get_group(d).describe()
    except:
        print 'err'

2013-10-10 00:00:00 err
2013-10-11 00:00:00 err
2013-10-12 00:00:00 err