已知统计日常工作量的原始数据，现在要将原始数据按各项和各时间段进行统计如何写一个python代码进行分析

在Python中，处理这种原始数据并进行按项和时间段统计的工作通常涉及到pandas库的使用。以下是一个基本的步骤示例：

import pandas as pd

# 假设你有一个CSV文件，其中包含日期（date_column）、项目（task_column）以及工作量（workload_column）
data = pd.read_csv('your_data.csv')  # 替换为你的实际文件路径

# 数据清洗和预处理（如有需要）
# data = data.dropna()  # 删除缺失值
# data['date_column'] = pd.to_datetime(data['date_column'])  # 将日期列转换为datetime格式

# 按项目分组并计算每个项目的总工作量
grouped_by_task = data.groupby('task_column')['workload_column'].sum()

# 按时间（假设是日、周或月）进一步分组
grouped_by_time = grouped_by_task.resample('D').sum()  # 'D'代表每天，可以根据需要调整单位

# 输出结果或保存到新的DataFrame或文件
print(grouped_by_time)
# 或者
grouped_by_time.to_csv('daily_workloads.csv')