Python 删除时间序列中的重复项

我有一个带有时间序列的csv文件，其结构为：

col1:date

col2:value

。csv文件的日期为，比如说，1月1日到4月30日。然后我有第二个csv文件，不同的是日期是2月1日到5月31日。从2月1日到4月30日的第二列中的值在第一个和第二个文件中是相同的。第三个csv文件（3月1日至6月30日）和第四个csv文件等也存在同样的问题：相同的过度加密结构。我想读取这些csv文件，但只保留从1月1日到12月31日的唯一日期，不重复值。有没有一种使用Pandas数据帧的快速方法？

一个选项是使用Pandas pd.concat（）对文件进行concat，然后尝试：

df = pd.concat([file1,file2,file3])
df.drop_duplicates()

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一个选项是使用pandas pd.concat（）对文件进行加密，然后重试：

df = pd.concat([file1,file2,file3])
df.drop_duplicates()

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如果没有关于您数据的更多信息，我可能会这样做：

df1, df2, df2 = load_your_data()  # pd.DataFrame objects

import pandas as pd
concat = pd.concat([df1, df2, df2], axis=0)
dedup = concat.drop_duplicates(subset=['col1'])

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这假设重复的日期确实是重复的，并且删除这些行不会丢失任何信息。否则，我会考虑将日期转换为<代码> DATEMEMEDATION<代码>，并用适当的聚合方法对数据进行重采样。

< P>在您的数据没有更多信息的情况下，我可能会做类似这样的事情：

df1, df2, df2 = load_your_data()  # pd.DataFrame objects

import pandas as pd
concat = pd.concat([df1, df2, df2], axis=0)
dedup = concat.drop_duplicates(subset=['col1'])

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这假设重复的日期确实是重复的，并且删除这些行不会丢失任何信息。否则，我会考虑将日期转换为<代码> DATEMEMEDATION<代码>，并用适当的聚合方法重采样数据。

您可以添加CSV文件和预期输出的示例吗？您可以添加CSV文件和预期输出的样本吗？