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如何在数据帧的不同列中对具有相同键的列的行求和？

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：

代码语言：txt
复制
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：

代码语言：txt
复制
    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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