如何对DataFrame连续两行VALUE求和并保留第二行DATE生成新表

你可以用pandas的分组聚合功能实现，代码如下：

首先导入依赖，构造测试数据：

import pandas as pd

# 这里替换成你自己的原始DataFrame读取逻辑
df = pd.DataFrame({
    'DATE': ['23/07/21 01', '23/07/21 02', '23/07/21 03', '23/07/21 04'],
    'VALUE': [20, 10, 15, 200]
})

核心处理逻辑：

# 按索引每2行分为一组，聚合时DATE取每组最后一个值，VALUE取每组求和结果
result = df.groupby(df.index // 2).agg(
    DATE = ('DATE', 'last'),
    VALUE = ('VALUE', 'sum')
).reset_index(drop=True)

执行后打印result就能得到你要的输出结果：

DATE  VALUE
0  23/07/21 02     30
1  23/07/21 04    215

如果你的原始数据行数为奇数，不需要保留最后不足2行的分组，可以在分组前先裁剪数据：

# 仅保留前面完整的N组共2*N行数据
df = df.iloc[: len(df) // 2 * 2]

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Tobitor