Rohithソロモン：
私は、カラムとして毎日とパンダのデータフレームを持っています。私はいくつかの分析を実行するために単一のデータ列に日付を変換したいと思います。私は多くの場所で検索を試みたが、それらのどれもが、このシナリオについて話しません。あなたはこれで私を助けてくださいすることができます。
Product_ID 1/22/2020 1/23/2020 1/24/2020 1/25/2020 1/26/2020
ABC 1 3 2 3 5
ABD 2 1 2 2 5
ABC 0 1 0 3 4
ABD 1 1 1 3 8
ABC 3 0 0 3 4
ABE 6 2 2 1 5
出力はを探しています：
Date ABC ABD ABE
1/22/2020 4 3 6
1/23/2020 7 2 2
1/24/2020 2 3 2
1/25/2020 9 5 1
1/26/2020 13 13 5
その重複した列のデータを加算します。
編集：
PRODUCT_IDをグループ化すると、私は、各日付の各製品の合計を取得しましたが、私はまだ別の「日」の列に日付を抽出傾けます。
ヤロスラフBezděk：
あなたの最初のデータフレームは、このようになります場合：
data = {
'Product_ID': {0: 'ABC', 1: 'ABD', 2: 'ABC', 3: 'ABD', 4: 'ABC', 5: 'ABE'},
'1/22/2020': {0: 1, 1: 2, 2: 0, 3: 1, 4: 3, 5: 6},
'1/23/2020': {0: 3, 1: 1, 2: 1, 3: 1, 4: 0, 5: 2},
'1/24/2020': {0: 2, 1: 2, 2: 0, 3: 1, 4: 0, 5: 2},
'1/25/2020': {0: 3, 1: 2, 2: 3, 3: 3, 4: 3, 5: 1},
'1/26/2020': {0: 5, 1: 5, 2: 4, 3: 8, 4: 4, 5: 5}
}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
Product_ID 1/22/2020 1/23/2020 1/24/2020 1/25/2020 1/26/2020
0 ABC 1 3 2 3 5
1 ABD 2 1 2 2 5
2 ABC 0 1 0 3 4
3 ABD 1 1 1 3 8
4 ABC 3 0 0 3 4
5 ABE 6 2 2 1 5
あなたはグループクアンホアン@として、あなたのデータは、上記のコメントで指摘することができます。そして、取得するDate列を、.reset_index()そして.rename()古いインデックス列Date。あなたがしたい場合は、列軸の名前を変更することができます。コードは以下の通りです：
df_new = df\
.groupby('Product_ID').sum().T\
.reset_index()\
.rename(columns={'index': 'Date'})\
.rename_axis(None, axis='columns')
print(df_new)
Date ABC ABD ABE
0 1/22/2020 4 3 6
1 1/23/2020 4 2 2
2 1/24/2020 2 3 2
3 1/25/2020 9 5 1
4 1/26/2020 13 13 5