group by python DataFrameGroupBy和sum partly阈值前后的列变量

group by是一种数据处理操作，它将数据集按照指定的列或多个列进行分组，并对每个组进行聚合计算。在Python中，pandas库提供了DataFrameGroupBy对象来实现group by操作。

DataFrameGroupBy对象可以通过调用DataFrame的groupby()方法来创建。在groupby()方法中，我们可以指定一个或多个列作为分组依据。例如，假设我们有一个名为df的DataFrame，其中包含列A、B和C，我们可以按照列A进行分组，代码如下：

grouped = df.groupby('A')

grouped对象可以用于执行各种聚合操作，如sum、mean、count等。在本题中，我们需要使用sum()方法对分组后的数据进行求和计算。例如，我们可以对分组后的数据求和并获取每个组的总和，代码如下：

result = grouped.sum()

在上述代码中，result是一个新的DataFrame，它包含了按照列A分组后的每个组的求和结果。

partly阈值前后的列变量是本题中的一个术语，它可能指的是在group by操作中，对于每个组内的数据，根据某个条件将其分为两部分：一部分满足条件，一部分不满足条件。然后，我们可以对满足条件和不满足条件的数据分别进行聚合计算或其他操作。

根据以上理解，我们可以给出完善且全面的答案：

DataFrameGroupBy是pandas库中用于实现group by操作的对象。它可以按照指定的列或多个列对数据集进行分组，并对每个组进行聚合计算。在Python中，我们可以通过调用DataFrame的groupby()方法创建DataFrameGroupBy对象。在groupby()方法中，我们可以指定一个或多个列作为分组依据。

对于DataFrameGroupBy对象，我们可以使用各种聚合函数进行计算，如sum、mean、count等。在本题中，我们需要使用sum()方法对分组后的数据进行求和计算。

partly阈值前后的列变量可能指的是在group by操作中，根据某个条件将每个组内的数据分为满足条件和不满足条件的两部分。然后，我们可以对这两部分数据分别进行聚合计算或其他操作。

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