尝试在pandas中使用aggregate sum函数

在pandas中，可以使用aggregate函数结合sum函数来进行聚合计算。

aggregate函数用于对数据进行聚合操作，可以传入一个或多个聚合函数来对指定的列进行计算。而sum函数用于计算指定列的和。

下面是在pandas中使用aggregate和sum函数的示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [6, 7, 8, 9, 10],
        'C': [11, 12, 13, 14, 15]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用aggregate和sum函数计算列B和列C的和
result = df.aggregate({'B': 'sum', 'C': 'sum'})

print(result)

输出结果为：

B    40
C    65
dtype: int64

在这个例子中，我们创建了一个包含三列的DataFrame，然后使用aggregate函数和sum函数计算了列B和列C的和。最后，打印出了计算结果。

需要注意的是，aggregate函数的参数是一个字典，字典的键是要进行聚合计算的列名，值是要使用的聚合函数。在这个例子中，我们使用了sum函数作为聚合函数。

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