サンプル×日別に時系列データの基礎統計量を出したい

Question

実現したいこと

pythonの時系列データを初めて扱います。下記がゴールです。
100地点で時系列でセンシングしている変数の「地点別×日別」基礎統計量を算出したいです。

発生している問題

sno==1だと挙動も、sno==2ですと'Index' object has no attribute 'labels'のエラーが出ます。

環境

windows10
python:3.6

該当コード

import datetime
import csv
import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv', parse_dates=['datetime'])

### df output
          datetime           val_1   val_2  sno
0	　　2018-10-18 00:00:00	58	31	1
1	　　2018-10-18 01:00:00	31	10	1
2	　　2018-10-18 02:00:00	50	50	1
(中略）
1483	2018-11-17 20:00:00	12	47	2
1484	2018-11-17 21:00:00	24	40	2
1485	2018-11-17 22:00:00	26	54	2
（略）
###

#datetimeを文字列のdateに変換
df['date'] = [dt.strftime('%m-%d') for dt in df['datetime']]

#sno=2の地点を指定
df = df[df['sno']==2] 

date_group = df.groupby('date')
date_group['val_1'].describe()

もしかするとsno==1はブールを意味しているのでしょうか？
ご教示頂けると助かります。よろしくお願いします。

Answer 1

問題個所はdf = df[df['sno']==2]にあり、元dfと同じdfを使用していたためでした。
df_ = df[df['sno']==2]
date_group = df_.groupby('date')
をdf_に変更すると解決しました。