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如何在group_by之后对dataframe中的列求和?

在group_by之后对dataframe中的列求和,可以使用sum()函数来实现。sum()函数可以对指定的列进行求和操作。

具体步骤如下:

  1. 首先,使用group_by()函数对dataframe进行分组操作,指定需要分组的列。
  2. 然后,使用sum()函数对分组后的dataframe进行求和操作,指定需要求和的列。
  3. 最后,使用reset_index()函数将分组后的结果重新设置索引,以便得到最终的结果。

以下是一个示例代码:

代码语言:txt
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import pandas as pd

# 创建一个示例dataframe
data = {'Category': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B'],
        'Value': [1, 2, 3, 4, 5]}
df = pd.DataFrame(data)

# 对Category列进行分组,并对Value列求和
result = df.groupby('Category')['Value'].sum().reset_index()

print(result)

输出结果为:

代码语言:txt
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  Category  Value
0        A      3
1        B     12

在这个示例中,我们首先对Category列进行分组,然后对Value列进行求和操作,最后得到了每个Category对应的求和结果。

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