在数据帧的不同列中对具有相同键的列的行求和,可以使用pandas库中的groupby函数和sum函数来实现。
首先,使用groupby函数将数据帧按照键进行分组,然后使用sum函数对每个分组进行求和操作。
下面是一个示例代码:
import pandas as pd
# 创建一个示例数据帧
data = {'键列': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C'],
'列1': [1, 2, 3, 4, 5, 6],
'列2': [7, 8, 9, 10, 11, 12]}
df = pd.DataFrame(data)
# 对具有相同键的列的行求和
result = df.groupby('键列').sum()
print(result)
输出结果为:
列1 列2
键列
A 3 15
B 7 19
C 11 23
在这个示例中,我们创建了一个包含键列、列1和列2的数据帧。然后,使用groupby函数按照键列进行分组,并使用sum函数对每个分组进行求和。最后,打印出求和结果。
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