python分组 自定义索引列，将2023-05-01这一天的时间以15分钟为一组，计算一天的数据，并将数据以line分组，每个line的ep值进行相加，展示每组的第一个值

可以使用pandas库来实现这个需求。具体步骤如下：

1. 读取数据，假设数据存储在一个名为df的数据框中。

2. 将时间列设为索引，并按照15分钟为一组进行分组，使用resample函数实现。

3. 自定义一个函数，用于计算每个分组内的数据，并返回第一个值和ep值的和。

4. 对每个分组应用上述函数，使用apply函数实现。

5. 将结果按line进行分组，并计算每个line的ep值之和。

6. 展示每组的第一个值和line的ep值之和。

示例代码如下：

import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 将时间列设为索引，并按照15分钟为一组进行分组
df = df.set_index(pd.to_datetime(df['time']))
grouped = df.resample('15T')

# 自定义函数，用于计算每个分组内的数据
def calc_group(group):
    first_value = group.iloc[0]['value']
    ep_sum = group['ep'].sum()
    return (first_value, ep_sum)

# 对每个分组应用上述函数
result = grouped.apply(calc_group)

# 将结果按line进行分组，并计算每个line的ep值之和
line_groups = result.groupby('line')
line_ep_sum = line_groups['ep'].sum()

# 展示每组的第一个值和line的ep值之和
for group_name, group_data in result.groupby(level=0):
    first_value = group_data.iloc[0]['value']
    line_name = group_data.iloc[0]['line']
    line_ep = line_ep_sum[line_name]
    print(f'{group_name}: {first_value}, {line_ep}')

需要注意的是，上述代码中的示例数据假设为一个名为data.csv的CSV文件，其中包含time、line、value和ep四个列。你需要根据你的实际数据进行相应的修改。