在pandas Dataframe (时间序列组)中聚合相同的连接行

在pandas Dataframe中聚合相同的连接行是指将具有相同连接键的行进行合并或聚合操作。pandas是一个强大的数据分析工具，提供了丰富的函数和方法来处理和操作数据。

在处理时间序列数据时，我们经常需要对具有相同时间戳的数据进行聚合操作，以便进行统计分析或生成汇总报告。以下是一些常用的方法和函数来实现这个目标：

groupby函数：可以根据指定的连接键对数据进行分组，然后对每个组进行聚合操作。例如，可以使用groupby函数按时间戳列进行分组，并使用sum函数计算每个时间戳的总和。

df.groupby('时间戳列').sum()

resample函数：可以根据指定的时间频率对数据进行重新采样，然后对每个时间段内的数据进行聚合操作。例如，可以使用resample函数按天、周、月等频率重新采样数据，并使用mean函数计算每个时间段内的平均值。

df.resample('D').mean()

agg函数：可以对指定的列应用多个聚合函数，以便同时计算多个统计指标。例如，可以使用agg函数对某一列应用mean和sum函数，计算平均值和总和。

df.groupby('时间戳列').agg({'列名': ['mean', 'sum']})

pivot_table函数：可以根据指定的连接键将数据透视为一个新的表格，并对其中的数据进行聚合操作。例如，可以使用pivot_table函数将时间戳列作为行索引，将其他列作为列索引，并使用sum函数计算每个时间戳的总和。

df.pivot_table(index='时间戳列', aggfunc='sum')

以上是一些常用的方法和函数来在pandas Dataframe中聚合相同的连接行。根据具体的需求和数据结构，可以选择适合的方法来实现聚合操作。

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