在 Pandas Dataframe (python) 中删除重复日期和合并两行的值时需要帮助答案

【问题标题】：Need help in removing duplicate dates and merging values of two rows in Pandas Dataframe (python)在 Pandas Dataframe (python) 中删除重复日期和合并两行的值时需要帮助
【发布时间】：2017-10-16 17:14:13
【问题描述】：

我正在关注 pandas 数据框中的数据。一些日期值重复（2010-07-31,2010-10-31）。如何删除重复的日期并合并两行之间的值。从第一行获取 A % B 值，从第二行获取 C & D 值。

        Date                A       B           C       D
     1  2010-06-30 0:00:00  47.1    29.34       0.036   100.8   
     2  2010-07-31 0:00:00  47.1    29.34               
     3  2010-07-31 0:00:00                      -4.644  100.2   
     4  2010-08-31 0:00:00  47.1    29.34       -1.481  100.4   
     5  2010-09-30 0:00:00  29.3    14.15        3.865  101.6   
     6  2010-10-31 0:00:00  29.3    14.15               
     7  2010-10-31 0:00:00                       0.517  102.6

预期输出：

        Date                A       B           C       D
     1  2010-06-30 0:00:00  47.1    29.34       0.036   100.8   
     2  2010-07-31 0:00:00  47.1    29.34       -4.644  100.2           
     4  2010-08-31 0:00:00  47.1    29.34       -1.481  100.4   
     5  2010-09-30 0:00:00  29.3    14.15        3.865  101.6   
     6  2010-10-31 0:00:00  29.3    14.15        0.517  102.6

谢谢！

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe

【解决方案1】：

使用 pandas groupby 并按 sum 聚合（使用 Dated 作为列名，而不是保留的 Date）：

df.groupby(['Dated']).sum()

【讨论】：

【解决方案2】：

stack 和 unstack 的魔力

df.set_index('Date').replace({'':np.nan}).stack().unstack()
Out[515]: 
                      A      B      C      D
Date                                        
2010-06-300:00:00  47.1  29.34  0.036  100.8
2010-07-310:00:00  47.1  29.34 -4.644  100.2
2010-08-310:00:00  47.1  29.34 -1.481  100.4
2010-09-300:00:00  29.3  14.15  3.865  101.6
2010-10-310:00:00  29.3  14.15  0.517  102.6

【讨论】：