如何对一系列日期进行sum by > date，并将它们附加到pandas中新数据帧的新列中？

在对一系列日期进行sum by > date的情况下，并将它们附加到pandas中新数据帧的新列中，可以使用以下步骤：

1. 首先，将日期数据转换为pandas的日期格式。可以使用pd.to_datetime()函数将日期字符串转换为日期对象。
2. 创建一个新的数据帧，并在其中定义一个新的列来存储日期之和。
3. 使用groupby()函数将数据按日期进行分组，并使用sum()函数对每个日期分组进行求和。
4. 将求和结果附加到新数据帧的新列中。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建原始数据帧
data = {'date': ['2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-02', '2022-01-03', '2022-01-03'],
        'value': [1, 2, 3, 4, 5]}
df = pd.DataFrame(data)

# 将日期列转换为日期格式
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])

# 创建新数据帧并定义新列
new_df = pd.DataFrame()

# 对日期进行分组并求和
grouped = df.groupby('date').sum()

# 将求和结果附加到新数据帧的新列中
new_df['sum_by_date'] = grouped['value']

print(new_df)

在这个例子中，原始数据帧包含两列：'date'和'value'。我们使用pd.to_datetime()将'date'列转换为日期格式。然后，我们创建一个新的数据帧new_df，并定义一个名为'sum_by_date'的新列。使用groupby()函数按日期进行分组，并使用sum()函数对'value'列进行求和。最后，将求和结果存储在新数据帧的'sum_by_date'列中，并打印新数据帧。

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