使用python语言编写按照时间列取30天数据，将取到数据后汇总

在Python中，你可以使用pandas库来处理这个问题。首先，你需要安装pandas，如果还没有安装，可以使用pip安装：

pip install pandas

下面是一个基本步骤来按时间列取最近30天的数据并进行汇总：

1. 导入所需的库：

import pandas as pd
from datetime import timedelta

2. 假设你有一个包含日期的DataFrame，如'date_column'和一些其他数据：

df = pd.read_csv('your_data.csv')  # 假设数据位于CSV文件中

3. 将日期列转换为datetime类型：

df['date_column'] = pd.to_datetime(df['date_column'])

4. 确定30天前的日期：

end_date = df['date_column'].max()
start_date = end_date - timedelta(days=30)

5. 提取过去30天的数据：

data_30_days = df[(df['date_column'] >= start_date) & (df['date_column'] <= end_date)]

6. 按照需要的字段进行汇总，例如计算平均值、总和等：

summary_stats = data_30_days.groupby(['date_column']).agg({'target_column': ['mean', 'sum']})  # 'target_column'替换为你实际想要汇总的列名

7. 打印结果或保存到新的CSV文件：

print(summary_stats)
summary_stats.to_csv('30_day_summary.csv', index=False)

这只是一个基础示例，实际操作可能会因为数据源的不同、需求的变化（比如时间跨度不是固定的30天）而有所调整。