Частота времени с np.arrange в пандах

Question

Привет, я новичок в Python. У меня есть CSV или dataframe, который включает данные столбца Time, X, Y. Формат данных времени: час: минута: секунда. Я хочу отбросить строку по частоте или порогу временного интервала. В этом случае я использовал 30 секунд. Это код:

df = pd.read_csv("data.csv")
df['Time'] = pd.to_timedelta(df['Time'])
df = df[df['Time'].between('09:00:00','18:00:00')]
df1 = df.groupby(pd.Grouper(freq='30 s', key='Time'))['Time','X','Y'].first().reset_index(drop=True)
df1.to_csv("data1.csv")

источник: Удаление строки с использованием временного интервала или порога в пандах

Мне нужно использовать несколько порогов от 0 секунд до 1000 секунд на основена это:

np.arange(0,10001,100)/10

Возможно ли смешать эти два кода и создать новый CSV на основе порогов удалить строку с порогом или категорией и сохранить в нескольких CSV в пандах

Если я установлю временной порог по одному, это займет время, а не изящным способом. Я пытался объединить, но, к сожалению, порог по частоте времени не в числовом.

df = pd.read_csv("data.csv")
df['Time'] = pd.to_timedelta(df['Time'])
df = df[df['Time'].between('09:00:00','18:00:00')]
for i in np.arange(0,10001,100): 
    threshold = i/10 
    result_df = df.groupby(pd.Grouper(freq='Threshold s', key='Time'))['Time','X','Y'].first().reset_index(drop=True)
    csvFileName = "data_Threshold" + str(threshold) + ".csv" 
    result_df.to_csv(csvFileName, sep=",") 
ValueError: Invalid frequency: Threshold s

Кто-нибудь может мне помочь? Спасибо