如何计算按一个属性分组的值，但在pandas的第二列中提供

在pandas中，可以使用groupby()函数来按照一个属性分组计算值。在第二列中提供的属性可以作为groupby()函数的参数，用于指定按照哪一列进行分组。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

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

# 按照属性1分组，并计算属性2的和
grouped = df.groupby('属性1')['属性2'].sum()

print(grouped)

输出结果为：

属性1
A    9
B    6
Name: 属性2, dtype: int64

这里，我们使用groupby('属性1')将数据按照属性1进行分组，然后使用['属性2']指定要计算的列，最后使用.sum()计算属性2的和。

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