dataframe按照其中的日期进行拆分

现在在一个dataframe中，存在类似如下数据：
time,amount,open,close,high,low,vol
2024-12-31 09:30:00,76921396.00,11.93,11.95,11.97,11.89,6446800
2024-12-31 09:35:00,79839511.10,11.95,11.96,11.99,11.94,6671318
2024-12-31 09:40:00,43113979.00,11.96,11.97,11.98,11.95,3602800
2024-12-31 09:45:00,69434498.40,11.97,11.98,11.99,11.96,5796060
2024-12-31 09:50:00,26931266.00,11.97,11.96,11.98,11.95,2251000
2024-12-31 09:55:00,27238896.00,11.95,11.96,11.98,11.95,2277000
2024-12-31 10:00:00,69699836.00,11.96,11.89,11.97,11.89,5845300
现在需要根据日期的不同（即time中的前半部分）分成不同的dataframe并保存到不同的csv文件中，具体实例源代码如下：

import pandas as pd

# 读取原始数据
data = pd.read_csv('your_data.csv')

# 将 time 列转换为 datetime 类型
data['time'] = pd.to_datetime(data['time'])

# 根据日期分割数据
dates = data['time'].dt.date.unique()

# 遍历每个日期，将数据保存到不同的 CSV 文件中
for date in dates:
    date_data = data[data['time'].dt.date == date]
    date_str = date.strftime('%Y-%m-%d')
    date_data.to_csv(f'{date_str}.csv', index=False)