对Python Pandas中的行(日期)进行分组并汇总几列(每个日期的多个测量值

在Python Pandas中，可以使用groupby函数对行（日期）进行分组，并使用sum函数对每个日期的多个测量值进行汇总。

具体步骤如下：

1. 导入必要的库：

import pandas as pd

1. 创建一个包含日期和测量值的DataFrame：

data = {'日期': ['2022-01-01', '2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-02'],
        '测量值1': [10, 20, 30, 40],
        '测量值2': [5, 15, 25, 35]}
df = pd.DataFrame(data)

1. 将日期列转换为日期类型：

df['日期'] = pd.to_datetime(df['日期'])

1. 使用groupby函数按日期进行分组，并使用sum函数对测量值进行汇总：

grouped_df = df.groupby('日期').sum()

1. 打印汇总结果：

print(grouped_df)

输出结果将是按日期分组并汇总的测量值：

            测量值1  测量值2
日期
2022-01-01    30    20
2022-01-02    70    60

在这个例子中，我们使用了Python Pandas库对行（日期）进行分组，并使用sum函数对每个日期的测量值进行了汇总。这种方法适用于需要对日期进行分组并进行聚合操作的情况，例如统计每天的销售总额、每周的平均温度等。

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