在Column1中合并复制，同时在第3列中求和它们的值，尽管保留第2列中的值(也是重复的)，但我有以下代码

在Column1中合并复制，同时在第3列中求和它们的值，尽管保留第2列中的值(也是重复的)，但我有以下代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据框
data = {'Column1': ['A', 'B', 'A', 'C', 'B'],
        'Column2': [1, 2, 3, 4, 5],
        'Column3': [10, 20, 30, 40, 50]}
df = pd.DataFrame(data)

# 合并复制Column1中的值
df['Column1_merged'] = df.groupby('Column1')['Column1'].transform(lambda x: ','.join(x))

# 求和Column3的值
df['Column3_sum'] = df.groupby('Column1')['Column3'].transform('sum')

# 打印结果
print(df)

这段代码使用了Python的pandas库来处理数据。首先，创建了一个示例数据框df，其中包含三列数据：Column1、Column2和Column3。然后，通过groupby函数将Column1作为分组依据，使用transform函数将每个分组中的Column1值合并为一个字符串，并将结果存储在新的列Column1_merged中。接着，再次使用groupby函数将Column1作为分组依据，对每个分组中的Column3值进行求和，并将结果存储在新的列Column3_sum中。最后，打印出处理后的数据框df。

这段代码的作用是将Column1中的值合并复制到新的列Column1_merged中，并在新的列Column3_sum中求和对应的Column3值。这样可以方便地查看每个Column1值对应的Column3值的总和，并保留了原始数据中的重复值。

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