Python 熊猫按列名聚合数据，并按步骤5对其中的数据求和

我有这样的数据：

timestamp                101     100     105    109    110      112
2020-11-01 12:00:00       4       3       5      0      0        1        
2020-11-01 12:01:00       4       9       5      3      1        1
2020-11-01 12:02:00       4       15      0      3      2        2 
2020-11-01 12:03:00       4       15      0      3      2        2
2020-11-01 12:05:00       4       15      0      3      2        3
2020-11-01 12:06:00       4       15      0      3      2        0

我希望它按列分组，步骤为5，并对内部数据求和 生成的数据帧是这样的：在进行聚合之前，应首先对列进行排序：

timestamp                100     105     110       
2020-11-01 12:00:00       12       0       1               
2020-11-01 12:01:00       18       4       2          
2020-11-01 12:02:00       19       5       4           
2020-11-01 12:03:00       19       5       4  
... 
...        

此外，要将缺少的行与前一行数据12:04:00一起添加，请尝试

out = df.set_index('timestamp').groupby(lambda x : int(x)//5*5,axis=1).sum()
Out[295]: 
                    100  105  110
timestamp                        
2020-11-0112:00:00    7    5    1
2020-11-0112:01:00   13    8    2
2020-11-0112:02:00   19    3    4
2020-11-0112:02:00   19    3    4
2020-11-0112:02:00   19    3    5
2020-11-0112:02:00   19    3    2

试一试

out = df.set_index('timestamp').groupby(lambda x : int(x)//5*5,axis=1).sum()
Out[295]: 
                    100  105  110
timestamp                        
2020-11-0112:00:00    7    5    1
2020-11-0112:01:00   13    8    2
2020-11-0112:02:00   19    3    4
2020-11-0112:02:00   19    3    4
2020-11-0112:02:00   19    3    5
2020-11-0112:02:00   19    3    2

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上述方法非常有效。如果你能帮忙的话，我更新了问题的附加功能。我想用12:02:00的数据填充上面缺少的时间戳12:04:00，我的时间戳字段是索引，但它是时间戳格式的。你能帮忙吗？@PavneetSingh我想如果我们为你的后续新问题开辟一个新的话题会更好。上面的问题非常有效。如果你能帮忙的话，我更新了问题的附加功能。我想用12:02:00的数据填充上面缺少的时间戳12:04:00，我的时间戳字段是索引，但它是时间戳格式的。你能帮忙吗？@PavneetSingh我想如果我们为你的后续新问题开辟一个新的话题会更好