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主要分为以下两点
1）.index.is_unique检查索引日期是否是唯一的
2）对非唯一时间戳的数据进行聚合，通过groupby，并传入level = 0（索引的唯一一层）
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()##针对DataFrame grouped_df
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