Pandas Groupby datetime列上多列的滚动求和

Pandas是一个基于Python的数据分析库，提供了丰富的数据处理和分析工具。在Pandas中，Groupby操作可以根据指定的列对数据进行分组，并对每个分组进行聚合操作。

对于datetime列上多列的滚动求和，可以按照以下步骤进行操作：

1. 导入Pandas库和需要的数据：

import pandas as pd

# 假设数据存储在DataFrame df中

1. 将datetime列转换为Pandas的Datetime类型：

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

1. 对数据进行分组和滚动求和操作：

# 按照datetime列进行分组
grouped = df.groupby(pd.Grouper(key='datetime_column', freq='D'))

# 对每个分组进行滚动求和操作
rolling_sum = grouped['column1', 'column2'].sum()

其中，'datetime_column'是datetime列的列名，'column1'和'column2'是需要进行滚动求和的列名。

1. 查看结果：

print(rolling_sum)

上述代码将会输出按照datetime列进行分组后的滚动求和结果。

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