对具有多列的pandas数据帧中的重复行求和

在处理具有多列的pandas数据帧中的重复行求和时，可以使用pandas库提供的函数和方法来实现。具体步骤如下：

1. 导入pandas库：

import pandas as pd

1. 创建一个包含多列的pandas数据帧：

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 1, 2, 3],
                   'B': [4, 5, 6, 4, 5, 6],
                   'C': [7, 8, 9, 7, 8, 9]})

1. 使用groupby()函数将数据帧按照所有列进行分组，并使用sum()函数对每个分组进行求和：

sum_df = df.groupby(df.columns.tolist()).sum().reset_index()

这样，sum_df将是一个去除重复行并求和后的新数据帧，其中每一行表示原始数据帧中具有相同值的行的求和结果。

对于这个问题，可以使用pandas库中的groupby()函数和sum()函数来实现。groupby()函数用于按照指定的列进行分组，而sum()函数用于对每个分组进行求和。最后，使用reset_index()函数将分组后的结果重新索引，生成一个新的数据帧。

这个方法的优势是简单易懂，适用于处理具有多列的数据帧中的重复行求和。它可以帮助我们快速得到求和结果，并且在处理大规模数据时也具有较高的效率。

这个方法适用于各种场景，例如统计销售数据中每个产品的总销售量、合并多个数据源中的重复数据等。

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