python将一年中每一天的24组数据分别累加

如果你的数据是按照日期和小时进行存储的，你可以使用 pandas 库来对数据进行处理。具体步骤如下：

1. 读取数据文件并转换为 pandas DataFrame 格式；
2. 将时间列转换为 pandas 中的 datetime 数据类型；
3. 将时间列设置为索引列；
4. 使用 groupby 函数按照日期和小时进行分组，并对每个组进行求和操作；
5. 将结果保存到新的文件中。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取数据文件
df = pd.read_csv('data.csv')

# 将时间列转换为 datetime 数据类型
df['time'] = pd.to_datetime(df['time'])

# 将时间列设置为索引列
df.set_index('time', inplace=True)

# 按照日期和小时进行分组，并对每个组进行求和操作
df_grouped = df.groupby([df.index.date, df.index.hour]).sum()

# 将结果保存到新的文件中
df_grouped.to_csv('sum_data.csv')

在上面的示例代码中，我们首先读取了名为 data.csv 的数据文件，并将时间列转换为 pandas 中的 datetime 数据类型。然后，我们将时间列设置为索引列，以便后续使用 groupby 函数进行分组操作。接着，我们使用 groupby 函数按照日期和小时进行分组，并对每个组进行了求和操作。最后，我们将处理后的结果保存到名为 sum_data.csv 的新文件中，以便后续使用。