python-3.x - 按时间戳分组单个 CSV 文件 - Pandas

Question

我有一个几乎无穷无尽的水平 csv，其中变量分布在标题中，并且我有许多重复的时间戳，这导致了这样的场景:

+------------+------------+------------+------------+
| Timestamp  |  Variable1 |  Variable2 |    ....    |
+------------+------------+------------+------------+
| 2017/02/12 |     20     |            |            |  
| 2017/02/13 |     20     |            |            |   
| 2017/02/14 |     30     |            |            |
| 2017/02/12 |            |     5      |            |
| 2017/02/13 |            |     2      |            |
| 2017/02/14 |            |     10     |            |
|    ...     |            |            |            |
+------------+------------+------------+------------+

我试图通过时间戳连接以获得这样的结果:

+------------+------------+------------+------------+
| Timestamp  |  Variable1 |  Variable2 |    ....    |
+------------+------------+------------+------------+
| 2017/02/12 |     20     |     5      |            |   
| 2017/02/13 |     20     |     2      |            |   
| 2017/02/14 |     30     |     10     |            |
+------------+------------+------------+------------+

我是 pandas 的新手，但我觉得这可以通过多个数据框轻松完成，但我对将单个数据框分组有一点疑问。谁能帮帮我？非常感谢!

Answer 1

您可以按时间戳分组并组合值

df.groupby('Timestamp')['Variable1', 'Variable2'].apply(lambda x: x.sum()).reset_index()

你得到

    Timestamp   Variable1   Variable2
0   2017/02/12  20          5
1   2017/02/13  20          2
2   2017/02/14  30          10

编辑:感谢@piRSquared 更通用

df.set_index('Timestamp').groupby(level=0).sum().reset_index‌​()