当我们成功运行出一段数据时，不一定里面的内容都是我们所需要的，其中代码有重复的地方必须进行筛除。当需要筛除的数据变成了时间时，我们似乎又可以选择其他的方法进行去重。就比如datetime完全可以做到这一点，相信小伙伴们比较惊讶，我们往下看：
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
在筛选重复的时间方面，datetime同样可以做到，这可能是很多小伙伴没有想到的结果，是不是意外的收获呢~更多Python学习推荐:PyThon学习网教学中心。
