Python 数据和分布的日期-时间序列分组

我正在尝试将日期时间序列与存储库数据合并，同时按名称分组并对值求和

File1.csv 

Timeseries,Name,count
07/03/2015 06:00:00,Paris,100
07/03/2015 06:00:00,Paris,600
07/03/2015 06:00:00,Paris,700
07/03/2015 06:00:00,London,200
07/03/2015 06:00:00,London,100
07/03/2015 06:00:00,London,500
07/03/2015 06:00:00,Dublin,300
07/03/2015 06:00:00,Dublin,400
07/03/2015 06:00:00,Dublin,400

输出

Master_file.csv (append mode)

    Name,Timeseries(n-1)Timeseries(n)#put the datetime series as header and put       
    Paris,300,1400      #Sum of all the values with same Name
    London,200,800
    Dublin,400,1100

Program 

import pandas as pd 
import numpy as np

df = pd.read_csv('/home/lat_lon1.csv')
df1 = pd.read_csv('/home/lat_lon_master.csv')


gp = df.groupby('Name')['date timeseries'].sum().reset_index() 
df1.merge(gp, on='Name')

---

我在将

日期时间

列更改为标题并将正确的值置于标题下时遇到问题。那些未找到的

名称可以指定为NAN，并在下一次迭代中替换
 请查看python数据帧文档
这是您正在查看的代码

输出


Timeseries名称计数
2015年3月7日06:00:00都柏林1100
2015年3月7日06:00:00伦敦800
2015年3月7日06:00:00巴黎1400

如果有任何问题，请随时回复。

不清楚您在这里尝试的是什么，首先您的列被命名为“日期时间”，另外它的数据类型将是
str
，因为您没有告诉
read\u csv
，它应该尝试将其解析为日期时间，第三，您只能在数字和数据类型上调用
sum
，因此您希望这里的输出是什么？请清楚地阅读问题。
timeseries
必须是标题，而不是额外的列。为此，您只需将一行time1=time1.reset_index（）更改为time1=time1.reset_index（drop=True），现在不会出现额外的列
   #!/bin/python
    import pandas as pd
    import numpy as np
    df=pd.read_csv('/home/saiharsh/Documents/Crowd Street/Transition_Data/Telecom_7.csv') #Please enter the file Location
    gp=df.groupby('Name').sum().reset_index()
    flag=0
    for i in gp['Name']:
        if flag==1:
            time=df['Timeseries'][df['Name']==i]
            time=time.tail(1)
            frames=[time1,time]
            time1=pd.concat(frames)
        else:
            time1=df['Timeseries'][df['Name']==i]
            time1=time1.tail(1)
            flag=1
    time1=time1.reset_index(drop=True)
    result=pd.concat([time1,gp],axis=1,join='inner')
    result=result.to_csv(index=False)
    print result