用python中的pandas完成：读取一个dataframe，该表格中同一个日期对应了三条数据，根据特征a（取值为0，1，2）取值不同，将同一日其对应的所有数据合并为同一条（a=0所对应的值添加特征a_0保存）

可以使用pandas的groupby方法和pivot_table方法来实现。

假设我们有一个名为df的DataFrame，它包含日期、特征a和其他数据列。我们可以按照日期和特征a分组，然后使用pivot_table方法将每个组合并为一行，同时添加特征a_0。

以下是代码示例：

import pandas as pd

# 读取DataFrame
df = pd.read_csv('data.csv')

# 按照日期和特征a分组，将其他数据列求和
grouped = df.groupby(['日期', '特征a']).sum()

# 使用pivot_table方法将每个组合并为一行，同时添加特征a_0
result = grouped.pivot_table(index='日期', columns='特征a', values=['其他数据列1', '其他数据列2'])
result.columns = [f'{col[0]}_{col[1]}' for col in result.columns]
result.reset_index(inplace=True)

# 输出结果
print(result)

其中，data.csv为待处理的数据文件名，其他数据列1和其他数据列2为除日期和特征a外的其他数据列名。