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如何使用python对两列进行分组，将它们相加，然后使用其中一列进行排序，并获得pandas中每组的n最高值。

在Python中，可以使用pandas库来对两列进行分组、相加、排序和获取每组的n个最高值。

首先，确保已经安装了pandas库。可以使用以下命令进行安装：

代码语言：txt
复制
pip install pandas

接下来，导入pandas库并读取数据。假设我们有一个包含两列数据的DataFrame对象df，其中一列为"group"，另一列为"value"。

代码语言：txt
复制
import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_csv("data.csv")

然后，使用groupby()方法对两列进行分组，并使用sum()方法对分组后的数据进行求和。

代码语言：txt
复制
# 对两列进行分组并求和
grouped = df.groupby("group").sum()

接下来，使用sort_values()方法根据其中一列进行排序。假设我们要根据"value"列进行排序。

代码语言：txt
复制
# 根据"value"列进行排序
sorted_grouped = grouped.sort_values("value")

最后，使用nlargest()方法获取每组的n个最高值。假设我们要获取每组的3个最高值。

代码语言：txt
复制
# 获取每组的3个最高值
n_highest = sorted_grouped.groupby("group").apply(lambda x: x.nlargest(3, "value"))

完整的代码如下：

代码语言：txt
复制
import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_csv("data.csv")

# 对两列进行分组并求和
grouped = df.groupby("group").sum()

# 根据"value"列进行排序
sorted_grouped = grouped.sort_values("value")

# 获取每组的3个最高值
n_highest = sorted_grouped.groupby("group").apply(lambda x: x.nlargest(3, "value"))

以上代码将对两列进行分组，将它们相加，然后使用"value"列进行排序，并获取每组的3个最高值。你可以根据实际需求修改代码中的列名和参数。

关于pandas库的更多信息和使用方法，你可以参考腾讯云的产品介绍链接：腾讯云-云计算产品介绍。

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