如何根据多个列的条件对Pandas中的行进行求和，并删除重复的行？

在Pandas中，可以使用groupby函数结合agg函数根据多个列的条件对行进行求和，并删除重复的行。下面是完整的答案：

Pandas是一个强大的数据处理和分析库，可以用于处理结构化数据。要根据多个列的条件对Pandas中的行进行求和，并删除重复的行，可以按照以下步骤操作：

1. 首先，导入必要的库：

import pandas as pd

1. 创建一个DataFrame对象，该对象包含多个列：

data = {
    'col1': ['A', 'B', 'A', 'B', 'A'],
    'col2': [1, 2, 3, 4, 5],
    'col3': [10, 20, 30, 40, 50]
}
df = pd.DataFrame(data)

1. 使用groupby函数按照多个列进行分组，并使用agg函数对分组后的每组进行求和：

df_sum = df.groupby(['col1', 'col2']).agg('sum')

在上述代码中，我们使用['col1', 'col2']作为分组的列，并对每个分组应用了sum函数。

1. 最后，删除重复的行：

df_sum = df_sum.reset_index()

使用reset_index函数可以将分组后的列重置为DataFrame的索引，并返回一个新的DataFrame对象。

完整的代码如下所示：

import pandas as pd

data = {
    'col1': ['A', 'B', 'A', 'B', 'A'],
    'col2': [1, 2, 3, 4, 5],
    'col3': [10, 20, 30, 40, 50]
}
df = pd.DataFrame(data)

df_sum = df.groupby(['col1', 'col2']).agg('sum')
df_sum = df_sum.reset_index()

print(df_sum)

这样，根据多个列的条件对Pandas中的行进行求和，并删除重复的行的操作就完成了。

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