请用python完成以下任务：1、原始dataframe中同一个日期根据特征a不同分为了三个数据，目标是一个日期对应一条数据，针对每一个日期的数据增加特征储存不同a得值

好的，我理解了你的问题。下面是Python代码实现：

假设原始DataFrame为df，包含日期date和特征a、b、c三列，其中a列的取值为1、2、3。

import pandas as pd

# 假设原始DataFrame为df，包含日期date和特征a、b、c三列，其中a列的取值为1、2、3
# 读取数据并按日期和特征a排序
df = pd.read_csv("data.csv").sort_values(["date", "a"])

# 对于每个日期，将不同a值的数据合并为一条记录
result = []
for date, group in df.groupby("date"):
    record = {"date": date}
    for a, subgroup in group.groupby("a"):
        record[f"a_{a}"] = subgroup.iloc[0][["b", "c"]].tolist()
    result.append(record)

# 将结果转换为DataFrame
result_df = pd.DataFrame(result)

解释一下代码：

首先，我们读取原始数据并按日期和特征a排序。然后，我们对于每个日期，将不同a值的数据合并为一条记录，其中特征a的值作为新的列名，特征b、c的值作为新列的值。最后，我们将结果转换为DataFrame并返回。

注意，这里假设特征b和c都是数值类型。如果不是数值类型，需要根据实际情况修改代码。