我下面有一个pandas数据框:(它确实有其他列，但这些是重要的列）Date列是索引
Number_QA_VeryGood Number_Valid_Cells Time
Date
2015-01-01 91 92 18:55
2015-01-02 6 6 18:00
2015-01-02 13 13 19:40
2015-01-03 106 106 18:45
2015-01-05 68 68 18:30
2015-01-06 111 117 19:15
2015-01-07 89 97 18:20
2015-01-08 86 96 19:00
2015-01-10 9 16 18:50
我需要每天重新采样，前两列将使用sum重新采样。 最后一列需要查看Number_Valid_Cells列的最高每日值，并将该时间用于该值。
示例输出应该是：（1/2/02是更改的行）
Number_QA_VeryGood Number_Valid_Cells Time
Date
2015-01-01 91 92 18:55
2015-01-02 19 19 19:40
2015-01-03 106 106 18:45
2015-01-05 68 68 18:30
2015-01-06 111 117 19:15
2015-01-07 89 97 18:20
2015-01-08 86 96 19:00
2015-01-10 9 16 18:50
让这个工作的最佳方法是什么。
答案 0 :(得分：1)
如果您的Number_Valid_Cells值已排序，则可以对前两列使用groupby sum
ndf = df.reset_index().groupby('Date').sum()
ndf['Time'] = df.reset_index().drop_duplicates(subset='Date',keep='last').set_index('Date')['Time']
Number_QA_VeryGood Number_Valid_Cells Time Date 2015-01-01 91 92 18:55 2015-01-02 19 19 19:40 2015-01-03 106 106 18:45 2015-01-05 68 68 18:30 2015-01-06 111 117 19:15 2015-01-07 89 97 18:20 2015-01-08 86 96 19:00 2015-01-10 9 16 18:50
答案 1 :(得分：1)
或者你可以尝试
df.groupby(df.index).agg({'Number_QA_VeryGood':'sum','Number_Valid_Cells':'sum','Time':'last'})
Out[276]:
Time Number_QA_VeryGood Number_Valid_Cells
Date
2015-01-01 18:55 91 92
2015-01-02 19:40 19 19
2015-01-03 18:45 106 106
2015-01-05 18:30 68 68
2015-01-06 19:15 111 117
2015-01-07 18:20 89 97
2015-01-08 19:00 86 96
2015-01-10 18:50 9 16
更新：sort_values首先
df.sort_values('Number_Valid_Cells').groupby(df.sort_values('Number_Valid_Cells').index)\
.agg({'Number_QA_VeryGood':'sum','Number_Valid_Cells':'sum','Time':'last'})
Out[314]:
Time Number_QA_VeryGood Number_Valid_Cells
Date
1/1/2015 18:55 91 92
1/10/2015 18:50 9 16
1/2/2015 16:40#here.changed 19 19
1/3/2015 18:45 106 106
1/5/2015 18:30 68 68
1/6/2015 19:15 111 117
1/7/2015 18:20 89 97
1/8/2015 19:00 86 96
数据输入：
Number_QA_VeryGood Number_Valid_Cells Time
Date
1/1/2015 91 92 18:55
1/2/2015 6 6 18:00
1/2/2015 13 13 16:40#I change here
1/3/2015 106 106 18:45
1/5/2015 68 68 18:30
1/6/2015 111 117 19:15
1/7/2015 89 97 18:20
1/8/2015 86 96 19:00
1/10/2015 9 16 18:50