在pandas中按日期分组保留日期列

，可以使用groupby函数和transform函数来实现。

首先，需要将日期列转换为日期类型，可以使用to_datetime函数将日期列转换为datetime64类型。假设日期列的名称为date_column，可以使用以下代码进行转换：

df['date_column'] = pd.to_datetime(df['date_column'])

接下来，可以使用groupby函数按日期列进行分组，并使用transform函数保留日期列。假设需要按月份进行分组，可以使用以下代码：

df['grouped_date'] = df.groupby(df['date_column'].dt.to_period('M'))['date_column'].transform('first')

上述代码中，dt.to_period('M')将日期列转换为月份，并使用first函数获取每个月份的第一个日期。transform函数将保留每个分组的日期列。

最后，可以根据需要选择保留的列，可以使用drop函数删除不需要的列。假设需要保留的列为date_column和grouped_date，可以使用以下代码：

df = df.drop(['date_column'], axis=1)

以上就是在pandas中按日期分组保留日期列的方法。

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