如何在熊猫数据框中对不同来源的数据进行分组和求和？

在熊猫数据框中，可以使用groupby()函数对不同来源的数据进行分组和求和。

首先，需要导入pandas库并读取数据到一个熊猫数据框中。假设数据框名为df。

import pandas as pd

# 读取数据到数据框df
df = pd.read_csv("data.csv")

接下来，可以使用groupby()函数对数据进行分组。假设数据框中有一个名为"来源"的列，表示数据的来源。

# 按来源分组
grouped = df.groupby("来源")

然后，可以对分组后的数据进行求和操作。假设数据框中有一个名为"数值"的列，表示需要求和的数据。

# 对分组后的数据进行求和
summed = grouped["数值"].sum()

最后，可以打印或使用summed变量，得到不同来源数据的求和结果。

# 打印求和结果
print(summed)

以上代码将对不同来源的数据进行分组和求和，并打印求和结果。

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请注意，以上答案仅供参考，具体实现方式可能因实际情况而异。