在pandas中,可以使用groupby()和sum()方法来对相似的行求和。
首先,使用groupby()方法对DataFrame进行分组,将相似的行放在一起。可以选择一个或多个列作为分组依据。例如,如果我们有一个包含姓名和分数的DataFrame,想要按姓名对相似的行求和,可以使用以下代码:
grouped_df = df.groupby('姓名')
然后,使用sum()方法对每个组进行求和。sum()方法会将每个数值列相加,并返回一个包含每个组的求和结果的DataFrame。例如,如果我们想要对分数列进行求和,可以使用以下代码:
summed_df = grouped_df['分数'].sum()
完整的代码示例如下:
import pandas as pd
# 创建包含姓名和分数的DataFrame
data = {'姓名': ['张三', '李四', '张三', '李四', '王五'],
'分数': [80, 90, 70, 85, 95]}
df = pd.DataFrame(data)
# 按姓名对相似的行进行分组
grouped_df = df.groupby('姓名')
# 对分数列进行求和
summed_df = grouped_df['分数'].sum()
print(summed_df)
输出结果为:
姓名
张三 150
李四 175
王五 95
Name: 分数, dtype: int64
这个结果表示张三的分数之和为150,李四的分数之和为175,王五的分数为95。
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