在pandas中，如何按两列分组并对第三个不同的列求和？

在pandas中，可以使用groupby函数按两列进行分组，并使用agg函数对第三个不同的列进行求和。

具体步骤如下：

1. 导入pandas库：import pandas as pd
2. 创建一个DataFrame对象，假设为df，包含需要分组和求和的三列数据。
3. 使用groupby函数按两列进行分组，例如按列A和列B进行分组：grouped = df.groupby(['A', 'B'])
4. 使用agg函数对第三个不同的列进行求和，例如对列C进行求和：result = grouped['C'].sum()

最终，result将包含按两列分组后，第三个不同的列求和的结果。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建DataFrame对象
data = {'A': ['a', 'a', 'b', 'b', 'a'],
        'B': [1, 2, 1, 2, 1],
        'C': [10, 20, 30, 40, 50]}
df = pd.DataFrame(data)

# 按两列分组并对第三个不同的列求和
grouped = df.groupby(['A', 'B'])
result = grouped['C'].sum()

print(result)

输出结果为：

A  B
a  1    60
   2    20
b  1    30
   2    40
Name: C, dtype: int64

在这个例子中，按列A和列B进行分组，并对列C进行求和，得到了按两列分组后，第三个不同的列求和的结果。