根据日期列对数据框中的行进行分组

Question

我正在尝试使用groupby使用以下代码基于相似的日期行对以下数据进行分组，但是它不起作用：

df = df.reset_index()       
df = df.groupby(on='date')

我无法获得正确的语法来工作：

输入：

预期结果：

有人可以给我一些指示吗？

Answer 1

您可以将bfill与ffill和level=0一起使用。然后删除重复项。

要按索引分组，请使用df = pd.DataFrame([['2017/06/22', 49.8, 281.6, np.nan], ['2017/06/22', np.nan, np.nan, 36.1], ['2017/06/23', 49.6, 280.2, np.nan], ['2017/06/23', np.nan, np.nan, 35.9]], columns=['date', 'ratio', 'local', 'usd']) df = df.set_index('date') g = df.groupby(level=0) df = g.bfill().ffill().drop_duplicates() print(df) ratio local usd date 2017/06/22 49.8 281.6 36.1 2017/06/23 49.6 280.2 35.9 ：

  with tf.Session() as sess:
    print(sess.run(tf.argmax(final_tensor, 1), feed_dict={resized_input_tensor: create_image_lists(testing_images)}))