在python中对分组的日期时间数据求和

在Python中，对分组的日期时间数据求和可以使用pandas库进行操作。下面是一个完善且全面的答案：

在Python中，对分组的日期时间数据求和可以通过pandas库来实现。pandas库是一个强大的数据分析和处理库，提供了丰富的功能和工具来处理日期和时间数据。

首先，我们需要将日期时间数据加载到pandas的DataFrame中。可以使用pandas的read_csv()函数从CSV文件中读取数据，或者直接使用pandas的DataFrame()函数从列表或字典中创建DataFrame。

接下来，我们可以使用pandas的groupby()函数将数据按照日期时间进行分组。groupby()函数可以接受一个或多个列名作为参数，将数据按照这些列的值进行分组。

然后，我们可以使用pandas的sum()函数对分组后的数据进行求和操作。sum()函数可以对DataFrame中的每一列进行求和，包括日期时间列。

最后，我们可以输出求和结果或将结果保存到文件中。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 加载日期时间数据到DataFrame
df = pd.read_csv('data.csv', parse_dates=['datetime'])

# 按照日期时间进行分组
grouped = df.groupby(pd.Grouper(key='datetime', freq='D'))

# 对分组后的数据进行求和
summed = grouped.sum()

# 输出求和结果
print(summed)

# 将结果保存到文件中
summed.to_csv('summed_data.csv')

在上述代码中，我们假设数据保存在名为"data.csv"的CSV文件中，日期时间数据保存在名为"datetime"的列中。我们使用pd.Grouper()函数将数据按照天（"D"）进行分组，然后使用sum()函数对分组后的数据进行求和。最后，我们可以通过print()函数输出求和结果，或使用to_csv()函数将结果保存到名为"summed_data.csv"的CSV文件中。

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参考链接：

• pandas官方文档：https://pandas.pydata.org/
• 腾讯云官方网站：https://cloud.tencent.com/