Pandas按时间、ID和聚合分组

Pandas是一个开源的Python数据分析库，主要用于数据处理和分析。它提供了强大的数据结构和数据分析工具，可以方便地进行数据清洗、处理、转换、统计和可视化。

按时间、ID和聚合分组是Pandas中常用的操作，可以通过使用groupby()函数来实现。

1. 按时间分组：可以使用resample()函数将时间序列数据进行重新采样，常见的时间频率包括年、月、日、小时等，可以根据需求进行调整。
2. 按ID分组：使用groupby()函数可以根据某一列的值进行分组，例如按照某个用户的ID进行分组。
3. 聚合分组：在分组后，可以使用聚合函数对每个分组进行计算，常见的聚合函数包括求和、平均值、最大值、最小值等。可以使用agg()函数或直接在groupby()函数中指定聚合函数。

Pandas相关链接：

• Pandas官方文档
• Pandas的groupby操作
• Pandas的resample操作

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