如何在group_by之后对dataframe中的列求和？

在group_by之后对dataframe中的列求和，可以使用sum()函数来实现。sum()函数可以对指定的列进行求和操作。

具体步骤如下：

1. 首先，使用group_by()函数对dataframe进行分组操作，指定需要分组的列。
2. 然后，使用sum()函数对分组后的dataframe进行求和操作，指定需要求和的列。
3. 最后，使用reset_index()函数将分组后的结果重新设置索引，以便得到最终的结果。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例dataframe
data = {'Category': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B'],
        'Value': [1, 2, 3, 4, 5]}
df = pd.DataFrame(data)

# 对Category列进行分组，并对Value列求和
result = df.groupby('Category')['Value'].sum().reset_index()

print(result)

输出结果为：

  Category  Value
0        A      3
1        B     12

在这个示例中，我们首先对Category列进行分组，然后对Value列进行求和操作，最后得到了每个Category对应的求和结果。

推荐的腾讯云相关产品：腾讯云数据库TDSQL、腾讯云数据仓库CDW、腾讯云数据湖分析DTA等。你可以通过腾讯云官网了解更多相关产品的详细信息和介绍。