如何通过对第三列中的值求和，将前两列中具有相同值的Pandas Dataframe行组合在一起？

要通过对第三列中的值求和，将前两列中具有相同值的Pandas Dataframe行组合在一起，可以使用Pandas库中的groupby和sum函数来实现。

首先，使用groupby函数按照前两列的值进行分组，然后使用sum函数对第三列的值进行求和。最后，可以使用reset_index函数将结果重新设置为一个新的Dataframe。

以下是示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例Dataframe
data = {'A': ['A1', 'A1', 'A2', 'A2', 'A3'],
        'B': ['B1', 'B2', 'B3', 'B4', 'B5'],
        'C': [1, 2, 3, 4, 5]}
df = pd.DataFrame(data)

# 按照前两列的值进行分组，并对第三列的值求和
grouped_df = df.groupby(['A', 'B']).sum().reset_index()

# 打印结果
print(grouped_df)

输出结果如下：

    A   B  C
0  A1  B1  1
1  A1  B2  2
2  A2  B3  3
3  A2  B4  4
4  A3  B5  5

在这个例子中，我们按照'A'和'B'列的值进行分组，并对'C'列的值进行求和。最后得到了一个新的Dataframe，其中每个组合都有对应的求和结果。

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