如何聚合数据帧，并按r中的重复行对列的值求和？

聚合数据帧并按r中的重复行对列的值求和可以使用Pandas库来实现。

首先，我们需要导入Pandas库：

import pandas as pd

然后，我们可以创建一个数据帧（DataFrame）对象，假设为df，包含需要聚合的数据：

df = pd.DataFrame({'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
                   'B': ['one', 'one', 'two', 'two', 'two', 'one', 'one', 'two'],
                   'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8],
                   'D': [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80]})

接下来，我们可以使用groupby()函数将数据按照列A和B进行分组，并使用sum()函数对分组后的数据进行求和：

result = df.groupby(['A', 'B']).sum()

最后，我们可以打印出结果：

print(result)

完整的代码如下：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
                   'B': ['one', 'one', 'two', 'two', 'two', 'one', 'one', 'two'],
                   'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8],
                   'D': [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80]})

result = df.groupby(['A', 'B']).sum()

print(result)

这样就可以实现按照r中的重复行对列的值求和的聚合操作了。

关于Pandas库的更多信息和使用方法，可以参考腾讯云的产品介绍链接地址：Pandas产品介绍