合并DataFrame中的重复列
如果我的数据框具有包含相同名称的列，是否可以将具有相同名称的列与某种功能（即求和）结合起来？
例如：
In [186]:
df["NY-WEB01"].head()
Out[186]:
NY-WEB01 NY-WEB01
DateTime
2012-10-18 16:00:00 5.6 2.8
2012-10-18 17:00:00 18.6 12.0
2012-10-18 18:00:00 18.4 12.0
2012-10-18 19:00:00 18.2 12.0
2012-10-18 20:00:00 19.2 12.0
如何通过对列名称相同的每一行求和来折叠NY-WEB01列（有一堆重复的列，而不仅仅是NY-WEB01）？
问题答案：
我相信这可以满足您的要求：
df.groupby(lambda x:x, axis=1).sum()
或者，取决于df的长度，快3％至15％：
df.groupby(df.columns, axis=1).sum()
编辑：要将其扩展到总和之外，请使用.agg()（的缩写.aggregate()）：
df.groupby(df.columns, axis=1).agg(numpy.max)
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