groupby并根据另一列中的非重复值对值求和

groupby是一种数据处理操作，它将数据集按照指定的列进行分组，并对每个分组进行聚合操作。在根据另一列中的非重复值对值求和时，可以按照以下步骤进行操作：

首先，使用groupby函数将数据集按照需要进行分组。这可以通过指定要分组的列名来实现。
接下来，使用agg函数对每个分组进行聚合操作。在这种情况下，我们需要对每个分组中的值进行求和操作。可以使用sum函数来实现。
最后，根据另一列中的非重复值对求和结果进行排序。可以使用unique函数获取另一列中的非重复值，并根据这些值对求和结果进行排序。

下面是一个示例代码，演示了如何使用Python的pandas库进行groupby操作并根据另一列中的非重复值对值求和：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {'Group': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C'],
        'Value': [1, 2, 3, 4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

# 按照Group列进行分组，并对每个分组中的Value列进行求和
grouped = df.groupby('Group')['Value'].sum()

# 获取另一列中的非重复值，并根据这些值对求和结果进行排序
unique_values = df['Group'].unique()
result = grouped.loc[unique_values]

print(result)

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