Agrupando días impares y pares.

Tengo un dataframe de pandas como el siguiente

data Out[8]: value1 Date 2015-03-31 09:53:53.800 NaN 2015-03-31 10:28:54.700 1.34 2015-03-31 10:34:35.720 NaN 2015-03-31 10:36:53.540 1.26 2015-04-01 11:37:11.620 1.44 2015-04-01 11:39:30.520 NaN 2015-04-01 11:50:25.620 1.76 2015-04-02 11:50:30.620 1.38 2015-04-02 12:31:20.220 1.76 2015-04-02 12:37:43.940 2.36 2015-04-03 12:38:45.820 1.46 2015-04-03 12:41:56.680 2.26 2015-04-04 13:04:50.740 1.16 2015-04-05 12:38:45.820 1.46 2015-04-05 12:41:56.680 2.26 2015-04-05 13:04:50.740 1.16 

y me gustaría calcular la media de los valores que pertenecen a los días 0-2-4 y la media de los valores que pertenecen a los días 1-3-5. ¿Cómo puedo usar groupby en las fechas para hacerlo?

 df2 = data.groupby(?).agg(np.mean) 

Prueba esto:

 In [7]: df2 = data.groupby(data.index.day % 2).agg(np.mean) In [8]: df2 Out[8]: value1 Date 0 1.665 1 1.600 

Explicación:

 In [9]: data.index.day Out[9]: Int64Index([31, 31, 31, 31, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 4, 5, 5, 5], dtype='int64', name='Date') In [10]: data.index.day % 2 Out[10]: Int64Index([1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 1], dtype='int64', name='Date')