python如何对数据的列进行规则式合并？
原始数据如图1，如何用pandas实现将FlashWafer($美元)所在的列按照日期进行合并成一列，相同的删除，多的就插入，后面的列按照日期进行保留高点/低点两列，最终需要实现图2这样
首先导入列表中的数组，再对每一列进行检测若发现相同的数字就用0来填充，在按列求和，生成一个新的数组再合并到原来数组的下面，生成一个新的列表：
import pandas as pd
a=pd.readflie( "XXX.csv") //XXX.csv为你的列表生成的数组文件的路径
for i in a[i]: //循环找出重复的数据并以0替换
for j in a[i,j]:
if a[i,j]==a[i,j+1]
a[i,j+1]=0
for k in a[k,n]:
for n in a[k,n]:
a[k,n]+=a[k,n]
a[k,n+1]=a[k,n]/n //求平均值
这段代码复制到pycharn就可以直接运行了，打字不易，求理解追问
import pandas as pd
a=pd.readflie( "XXX.csv") //XXX.csv为你的列表生成的数组文件的路径
for i in a[i]: //循环找出重复的数据并以0替换
for j in a[i,j]:
if a[i,j]==a[i,j+1]
a[i,j+1]=0
for k in a[k,n]:
for n in a[k,n]:
a[k,n]+=a[k,n]
a[k,n+1]=a[k,n]/n //求平均值
这段代码复制到pycharn就可以直接运行了，打字不易，求理解追问
不懂你说的，你可能没看清具体需求。
追答可以实现，你用pycharm运行一下
追问pandas就没有readfile这个函数，用什么请告诉我
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