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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