导语：
本文主要介绍了关于如何用datetime去除重复python3时间？的相关知识，希望可以帮到处于编程学习途中的小伙伴
当我们成功运行一条数据时，不一定里面所有的内容都是我们需要的，代码中重复的部分一定要过滤掉。当需要过滤的数据变成时间时，我们似乎可以选择其他的去重方式。例如，datetime 可以完全做到这一点。我相信我的朋友们更惊讶。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）聚合不唯一时间戳的数据，通过groupby，传入level = 0（索引的唯一层）
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~
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