這篇文章給大家分享的是有關(guān)怎樣用datetime去除重復(fù)python3時(shí)間的內(nèi)容。小編覺(jué)得挺實(shí)用的，因此分享給大家做個(gè)參考。一起跟隨小編過(guò)來(lái)看看吧。

創(chuàng)新互聯(lián)建站是專(zhuān)業(yè)的電白網(wǎng)站建設(shè)公司，電白接單;提供成都網(wǎng)站制作、網(wǎng)站設(shè)計(jì)、外貿(mào)網(wǎng)站建設(shè),網(wǎng)頁(yè)設(shè)計(jì),網(wǎng)站設(shè)計(jì),建網(wǎng)站,PHP網(wǎng)站建設(shè)等專(zhuān)業(yè)做網(wǎng)站服務(wù);采用PHP框架,可快速的進(jìn)行電白網(wǎng)站開(kāi)發(fā)網(wǎng)頁(yè)制作和功能擴(kuò)展;專(zhuān)業(yè)做搜索引擎喜愛(ài)的網(wǎng)站,專(zhuān)業(yè)的做網(wǎng)站團(tuán)隊(duì),希望更多企業(yè)前來(lái)合作!

主要分為以下兩點(diǎn)

1）.index.is_unique檢查索引日期是否是唯一的

2）對(duì)非唯一時(shí)間戳的數(shù)據(jù)進(jìn)行聚合，通過(guò)groupby，并傳入level = 0（索引的唯一一層）

dates = pd.DatetimeIndex(['2017/06/01','2017/06/02','2017/06/02','2017/06/02','2017/06/03'])
dates
 DatetimeIndex(['2017-06-01', '2017-06-02', '2017-06-02', '2017-06-02',
   '2017-06-03'],
   dtype='datetime64[ns]', freq=None)
 
dup_ts = pd.Series(np.arange(5),index = dates)
dup_ts
 2017-06-01 0
 2017-06-02 1
 2017-06-02 2
 2017-06-02 3
 2017-06-03 4
 dtype: int32
 
dup_ts.index.is_unique
 False
dup_ts['2017-06-02']
 2017-06-02 1
 2017-06-02 2
 2017-06-02 3
 dtype: int32
 
grouped = dup_ts.groupby(level=0).mean()
grouped
 2017-06-01 0
 2017-06-02 2
 2017-06-03 4
 dtype: int32
 
dup_df = pd.DataFrame(np.arange(10).reshape((5,2)),index = dates )
dup_df
0   1
2017-06-01  0   1
2017-06-02  2   3
2017-06-02  4   5
2017-06-02  6   7
2017-06-03  8   9
grouped_df = dup_df.groupby(level=0).mean()##針對(duì)DataFrame
grouped_df

感謝各位的閱讀！關(guān)于怎樣用datetime去除重復(fù)python3時(shí)間就分享到這里了，希望以上內(nèi)容可以對(duì)大家有一定的幫助，讓大家可以學(xué)到更多知識(shí)。如果覺(jué)得文章不錯(cuò)，可以把它分享出去讓更多的人看到吧！