将具有相同日期Pandas df的行分组

将具有相同日期的Pandas df的行分组是指根据日期将数据框中的行进行分组。这可以通过使用Pandas库中的groupby函数来实现。

首先，我们需要确保日期列的数据类型是日期类型，可以使用Pandas的to_datetime函数将日期列转换为日期类型。假设日期列的名称为"date"，可以使用以下代码进行转换：

df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])

接下来，我们可以使用groupby函数将数据框按照日期进行分组。假设我们希望按照日期分组后计算每个日期的平均值，可以使用以下代码：

grouped_df = df.groupby('date').mean()

上述代码将根据日期列对数据框进行分组，并计算每个日期的平均值。可以根据实际需求选择其他聚合函数，如sum、count、max、min等。

分组后的结果将是一个新的数据框，其中每个日期对应一个分组，并包含该日期的平均值（或其他聚合结果）。

对于Pandas df行分组的应用场景，可以是对时间序列数据进行统计分析或可视化展示。例如，可以根据日期分组计算每天的销售总额、每周的用户活跃度、每月的平均温度等。

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