Pandas dataframe -基于组的每列的总和

Pandas dataframe是Python中一个强大的数据分析工具，它提供了灵活且高效的数据结构，特别适用于处理和分析结构化数据。DataFrame是Pandas库中最重要的数据结构之一，它类似于电子表格或数据库中的二维表格，可以存储和操作具有不同数据类型的数据。

基于组的每列的总和是指对DataFrame中的每个组进行分组，并计算每个组中每列的总和。这个操作可以通过Pandas的groupby函数和sum函数来实现。

具体步骤如下：

1. 使用groupby函数对DataFrame进行分组，指定分组的依据列或列的组合。
2. 对分组后的DataFrame应用sum函数，计算每个组中每列的总和。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'Group': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B'],
        'Value1': [1, 2, 3, 4, 5],
        'Value2': [6, 7, 8, 9, 10]}
df = pd.DataFrame(data)

# 对Group列进行分组，并计算每个组中每列的总和
sum_by_group = df.groupby('Group').sum()

print(sum_by_group)

输出结果如下：

       Value1  Value2
Group                
A           3      13
B          12      27

在这个示例中，我们根据Group列对DataFrame进行了分组，并计算了每个组中Value1和Value2列的总和。最终得到了一个新的DataFrame，其中每行代表一个组，每列代表每列的总和。

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