如何对相似的pandas行求和

在pandas中，可以使用groupby()和sum()方法来对相似的行求和。

首先，使用groupby()方法对DataFrame进行分组，将相似的行放在一起。可以选择一个或多个列作为分组依据。例如，如果我们有一个包含姓名和分数的DataFrame，想要按姓名对相似的行求和，可以使用以下代码：

grouped_df = df.groupby('姓名')

然后，使用sum()方法对每个组进行求和。sum()方法会将每个数值列相加，并返回一个包含每个组的求和结果的DataFrame。例如，如果我们想要对分数列进行求和，可以使用以下代码：

summed_df = grouped_df['分数'].sum()

完整的代码示例如下：

import pandas as pd

# 创建包含姓名和分数的DataFrame
data = {'姓名': ['张三', '李四', '张三', '李四', '王五'],
        '分数': [80, 90, 70, 85, 95]}
df = pd.DataFrame(data)

# 按姓名对相似的行进行分组
grouped_df = df.groupby('姓名')

# 对分数列进行求和
summed_df = grouped_df['分数'].sum()

print(summed_df)

输出结果为：

姓名
张三    150
李四    175
王五     95
Name: 分数, dtype: int64

这个结果表示张三的分数之和为150，李四的分数之和为175，王五的分数为95。

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