对天气状况的取值就行适当合并，进行分组统计【即：每类天气出现多少天，请学习groupby的用法】。

在数据分析中，当你想要根据天气状况对时间序列数据进行分组并统计每个天气类别的出现天数时，可以使用Pandas库中的`groupby`功能。假设你有一个DataFrame，其中有一列名为"weather_condition"记录了每天的天气情况，你可以按照以下步骤操作：

import pandas as pd

# 假设df是你的DataFrame
df = pd.read_csv('weather_data.csv')  # 替换为你实际的数据文件

# 使用groupby函数按天气状况分组
grouped_df = df.groupby('weather_condition')

# 计算每个天气条件出现的天数，这里会返回一个Series对象，index是天气状况，values是对应的天数
days_per_weather = grouped_df.size()

# 或者直接使用value_counts()，它也会自动去重，并默认汇总每个类别的出现次数
days_per_weather = grouped_df['date'].count()

print(days_per_weather)

这将输出每个天气类别及其出现的天数，便于进一步分析或可视化。