python改成索引多条数据列：grouped = df2.groupby(df2.columns[1])[df2.columns[5]].sum().reset_index()

好的，正确的代码应该是：

grouped = df2.groupby(df2.columns[[1, 3]])[df2.columns[5]].sum().reset_index()

这样就可以按照第1列和第3列的组合进行分组，并统计第5列的和了。如果需要统计多列的和，可以在后面的方括号内添加需要统计的列的索引。

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改成检索多条统计数据：grouped = df2.groupby(df2.columns[1])[df2.columns[5]].sum().reset_index()

clock_arch;

这个设计可以在FPGA或ASIC上实现，并且可以通过手动调节时间加一信好的，你的问题是如何使用 pandas 对多条数据进行分组并统计它们的和，然后将号UP来设置当前时间。如果需要显示到数码管上，还需要添加数码管驱动电路。

python：grouped = df2.groupby(df2.columns[1])[df2.columns[5]].sum().reset_index()，以上代码增加分组筛选数据某列的值

如果你想在以上代码的基础上增加分组筛选数据某列的值，可以使用 `filter` 方法。例如，假设你想筛选出每个分组中第五列的和大于100的数据，可以这样写：

grouped = df2.groupby(df2.columns[1]).filter(lambda x: x[df2.columns[5]].sum() > 100)
grouped = grouped.groupby(df2.columns[1])[df2.columns[5]].sum().reset_index()

这里先使用 `filter` 筛选出符合条件的数据，然后再进行分组和求和操作。最终得到的 `grouped` 数据框中，每个分组的第五列和大于100。