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在pandas中如何根据时间戳对sum进行分组?

在pandas中,可以使用groupby方法根据时间戳对sum进行分组。具体步骤如下:

  1. 首先,确保时间戳列的数据类型为datetime,可以使用pd.to_datetime方法将其转换为时间戳类型。
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df['timestamp'] = pd.to_datetime(df['timestamp'])
  1. 然后,使用groupby方法按照时间戳列进行分组,并调用sum方法计算每个组的和。
代码语言:python
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grouped = df.groupby(pd.Grouper(key='timestamp', freq='D')).sum()

上述代码中,key参数指定了要分组的列名,这里是timestampfreq参数指定了分组的频率,这里是按天进行分组。

  1. 最后,可以通过grouped对象查看分组后的结果。
代码语言:python
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print(grouped)

以上是在pandas中根据时间戳对sum进行分组的方法。对于更详细的pandas相关知识,可以参考腾讯云的数据分析产品-云数据仓库(Cloud Data Warehouse):https://cloud.tencent.com/product/dw

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