所以我有一個類似于下面的資料框，其中戳是日期時間索引；對于背景關系，它表示收到的訂單，我的目標是匹配可能相同但作為兩個單獨訂單出現的訂單。
| 郵票 | 價格。 | 指標 | 前任 | 數量 |
|---|---|---|---|---|
| 1234 | 10 | 1 | d | 12 |
| 2345 | 30 | -1 | d | 13 |
我想對具有相同日期時間戳的條目進行分組，因為這些條目具有相同的 EX 和 Indicator。
我想我知道如何只用郵票來做到這一點，但是我不確定如何將 EX 和指標的條件添加到 groupby。
初學者在這里，非常感謝任何幫助！
uj5u.com熱心網友回復：
試試這個：
df.groupby(["Stamp", "EX", "indicator"])
如果你想得到數量和價格的總和，你可以這樣做：
df.groupby(["Stamp", "EX", "indicator"]).sum()
uj5u.com熱心網友回復：
您可以對多個列進行分組：df.groupby(['Stamp', 'EX'])
然后您可以檢查每個組的長度以查看是否有多行共享兩列：
df.groupby(['Stamp', 'EX']).apply(len)
轉載請註明出處，本文鏈接：https://www.uj5u.com/shujuku/457949.html