如何根据Pandas DataFrame中另一列的多个唯一值来组合另一列的和？

在Pandas中，可以使用groupby函数和agg函数来根据DataFrame中另一列的多个唯一值来组合另一列的和。

假设我们有一个名为df的DataFrame，其中包含两列：column1和column2。我们想要根据column1的唯一值来组合column2的和。

首先，我们可以使用groupby函数来按照column1进行分组，并计算column2的和。代码如下：

grouped = df.groupby('column1')['column2'].sum()

这将返回一个Series对象，其中索引为column1的唯一值，值为column2的和。

接下来，如果我们想要将这个结果添加回原始的DataFrame中，可以使用merge函数将原始的DataFrame和grouped对象进行合并。代码如下：

merged = pd.merge(df, grouped, left_on='column1', right_index=True)

最后，我们可以将新的一列命名为sum_column2，并删除原始的column2列。代码如下：

merged.rename(columns={'column2_y': 'sum_column2'}, inplace=True)
merged.drop('column2_x', axis=1, inplace=True)

现在，merged DataFrame中的每一行都包含了原始的column1和新的sum_column2列，其中sum_column2列包含了根据column1进行组合后的column2的和。

这是一个基本的解决方案，可以根据具体的需求进行修改和扩展。同时，如果需要更多关于Pandas的相关信息，可以参考腾讯云的文档：Pandas使用手册。