[英]Trying to condense data in several columns across multiple rows based on a common column value - python/pandas
我有一些数据正在尝试在 pandas dataframe 中重新组织。 这是一个片段PNG：
因此，对于每个 Date_Time 读数，有 7 行。 我想要做的是将这 7 行压缩为一。 我想总结所有重要的数据列（电压、电流、ChargeCapacity、DischargeCapacity、ChargeEnergy、DischargeEnergy 和 dV/dt(V/s)。谢谢！
这个怎么样？
df.groupby("Date_Time")[["Voltage", "Current", "ChargeCapacity", "DischargeCapacity", "ChargeEnergy", "DischargeEnergy", "and dV/dt(V/s)"]].sum()
基于pandas中的公共列值将多列合并在一起-python
[英]Merge multiple columns together based on a common column value in pandas - python
熊猫：根据单独的列的值更新多个列和行
[英]Pandas: Updating multiple columns and rows based on the value of a seperate column
python：压缩条件或检查多个等于一个公共值的变量
[英]python: condense conditional OR that check several variables equal to a common value
根据 Pandas 中不同行的其他列中的值比较将值应用于列
[英]Applying values to a column based on value comparison in other columns across different rows in Pandas
基于跨列的多个条件在 Pandas 数据框中高效选择行
[英]Efficient selection of rows in Pandas dataframe based on multiple conditions across columns
基于一个列值组合多行并根据 Pandas 中的其他列值添加额外的列
[英]Combine multiple rows based on one colum value and add extra columns based on other column value in Pandas
将多行按列值合并为一行，并根据连接行数拆分为多个数据帧，用于多列
[英]Combine several rows into one row by column value, and split into several dataframes based on number of concatenated rows, for several columns
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