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。

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。

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timestamp，freq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。

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。