收集每天的所有交易并报告当天的总支出

我有一个看起来像这样的DataFrame

date Burned 8/11/2019 7:00 0.0 8/11/2019 7:00 10101.0 8/11/2019 8:16 5.2

我有以下代码：

import pandas as pd

import numpy as np

df = pd.read_csv("../example.csv")

df = df.assign(Burned = df['Quantity'])

df.loc[df['To'] != '0x0000000000000000000000000000000000000000', 'Burned'] = 0.0

df['cum_sum'] = df['Burned'].cumsum()

df['percent_burned'] = df['cum_sum']/df['Quantity'].max()*100.0

a=pd.concat([df['DateTime'], df['Burned']], axis=1, keys=['date', 'Burned'])

b=a.groupby(df.index.date).count()

但是我得到这个错误： AttributeError: 'RangeIndex' object has no attribute 'date'

基本上，我想按天对所有这些时间进行排序，因为它全天都有时间戳。我不在乎一天中什么时候发生什么不同的事情，我只想获取每天的“消耗”总数。