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Pandas groupby() .sum()多次返回行值而不是sum

Pandas是一个强大的数据分析工具,提供了丰富的功能来处理和分析数据。其中,groupby()函数用于按照指定的列对数据进行分组,而.sum()函数用于对分组后的数据进行求和操作。

在使用Pandas的groupby()函数时,如果多次调用.sum()函数后返回的是行值而不是求和结果,可能是由于以下原因:

  1. 数据类型不匹配:在进行求和操作时,Pandas会尝试将数据转换为数值类型进行计算。如果数据类型不匹配,可能会导致求和结果不正确。可以使用.astype()函数将数据类型转换为正确的数值类型。
  2. 缺失值存在:如果分组后的数据中存在缺失值(NaN),求和操作会返回NaN。可以使用.dropna()函数将缺失值删除或使用.fillna()函数将缺失值填充为指定的值。
  3. 分组列不正确:在使用groupby()函数时,需要确保指定的列是正确的分组列。如果指定的列不正确,可能会导致分组结果不准确。可以使用.groupby()函数指定正确的分组列。
  4. 数据排序问题:在进行分组操作之前,可以使用.sort_values()函数对数据进行排序,以确保分组结果的正确性。

综上所述,如果Pandas的groupby()函数多次返回行值而不是求和结果,可以检查数据类型、缺失值、分组列和数据排序等方面的问题,并进行相应的处理。以下是一些相关的腾讯云产品和链接,供参考:

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请注意,以上提到的腾讯云产品仅作为示例,其他云计算品牌商也提供类似的产品和服务。

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