Group by row使用pandas获取列的总和

Group by row是一种使用pandas库进行数据分组和聚合操作的方法。它可以根据指定的列对数据进行分组，并计算每个组中某一列的总和。

在pandas中，可以使用groupby()函数来实现Group by row操作。首先，需要导入pandas库并读取数据集。然后，使用groupby()函数指定要分组的列，并使用sum()函数计算每个组中某一列的总和。

下面是一个完整的示例代码：

import pandas as pd

# 读取数据集
data = pd.read_csv("data.csv")

# 使用groupby()函数进行分组和聚合操作
grouped_data = data.groupby("列名").sum()

# 打印结果
print(grouped_data)

在上述代码中，需要将"列名"替换为实际要进行分组的列的名称。groupby()函数将数据按照指定的列进行分组，然后使用sum()函数计算每个组中某一列的总和。最后，打印出结果。

Group by row操作的优势在于可以对数据进行灵活的分组和聚合操作，可以根据不同的需求进行数据分析和统计。它适用于各种数据分析场景，例如统计每个类别的销售额、计算每个地区的平均温度等。

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