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創(chuàng)新互聯(lián)Python教程：如何用datetime去除重復(fù)python3時(shí)間？
當(dāng)我們成功運(yùn)行出一段數(shù)據(jù)時(shí)，不一定里面的內(nèi)容都是我們所需要的，其中代碼有重復(fù)的地方必須進(jìn)行篩除。當(dāng)需要篩除的數(shù)據(jù)變成了時(shí)間時(shí)，我們似乎又可以選擇其他的方法進(jìn)行去重。就比如datetime完全可以做到這一點(diǎn)，相信小伙伴們比較驚訝，我們往下看：
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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
在篩選重復(fù)的時(shí)間方面，datetime同樣可以做到，這可能是很多小伙伴沒有想到的結(jié)果，是不是意外的收獲呢~更多Python學(xué)習(xí)推薦:PyThon學(xué)習(xí)網(wǎng)教學(xué)中心。
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