Python 将从1个日期开始的所有值相加（以大熊猫为单位）

我有以下数据帧：

    dep jour    incid_hosp  incid_rea   incid_dc    incid_rad
0   01  2020-03-19  1   0   0   0
1   02  2020-03-19  38  8   10  15
2   03  2020-03-19  2   0   0   6
3   04  2020-03-19  1   0   0   1
4   05  2020-03-19  4   0   0   1

... ... ... ... ... ... ...
36052   971 2021-03-10  5   0   2   3
36053   972 2021-03-10  3   0   0   1
36054   973 2021-03-10  1   0   0   5
36055   974 2021-03-10  14  2   1   9
36056   976 2021-03-10  8   0   0   13

我希望能够对每个日期的“incid_hosp”列中的每个值求和。基本上，这些数据在法国被分解成不同的区域，但我只关心总体数据。最好的方法是什么

我尝试了以下方法：

cur_date = datetime.today().strftime('%Y-%m-%d')
first_date = '2020-03-19'
date_range = pd.date_range(start=first_date, end=cur_date)

new_fra = pd.DataFrame(index=date_range)
new_fra.reset_index(inplace=True)

for i in date_range:
    new_fra.loc[i] = df_fra[df_fra.jour == i].sum(df_fra['incid_hosp'])

---

首先通过

pd.将datetime数据类型中的jour列转换为_datetime（）

方法（如果'jour'列已在datetime中，则忽略此步骤）

只需使用：-

df.groupby('jour')['incid_hosp'].sum()

或

df.groupby('jour').agg({'incid_hosp':'sum'})

---

首先通过

pd.将datetime数据类型中的jour列转换为_datetime（）

方法（如果'jour'列已在datetime中，则忽略此步骤）

只需使用：-

df.groupby('jour')['incid_hosp'].sum()

或

df.groupby('jour').agg({'incid_hosp':'sum'})