Pandas group of和sum total组

Pandas是一个开源的数据分析和数据处理工具，它提供了丰富的数据结构和数据分析函数，可以方便地进行数据清洗、转换、分析和可视化等操作。在Pandas中，groupby和sum是两个常用的函数。

1. groupby：groupby函数用于将数据按照某个或多个列的值进行分组。它可以将数据分成多个组，并对每个组进行相应的操作。groupby函数的语法如下：
2. groupby：groupby函数用于将数据按照某个或多个列的值进行分组。它可以将数据分成多个组，并对每个组进行相应的操作。groupby函数的语法如下：
   • by：指定按照哪些列进行分组，可以是单个列名或多个列名的列表。
   • axis：指定按照哪个轴进行分组，0表示按行分组，1表示按列分组。
   • level：指定按照哪个级别进行分组，用于多级索引的情况。
   • as_index：指定是否以分组的列作为索引，默认为True。
   • sort：指定是否对分组结果进行排序，默认为True。
   • 示例代码：
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   • 输出结果：
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• sum：sum函数用于计算指定轴上的元素之和。它可以对DataFrame或Series对象进行求和操作。sum函数的语法如下：
• sum：sum函数用于计算指定轴上的元素之和。它可以对DataFrame或Series对象进行求和操作。sum函数的语法如下：
  • axis：指定按照哪个轴进行求和，0表示按行求和，1表示按列求和。
  • skipna：指定是否跳过缺失值，默认为True。
  • level：指定按照哪个级别进行求和，用于多级索引的情况。
  • numeric_only：指定是否只对数值类型的列进行求和，默认为None。
  • 示例代码：
  • 示例代码：
  • 输出结果：
  • 输出结果：

Pandas的groupby和sum函数在数据分析和数据处理中非常常用。groupby函数可以将数据按照指定的列进行分组，方便进行分组统计、聚合计算等操作。sum函数可以对指定轴上的元素进行求和，方便计算某一列或某一行的总和。这两个函数的灵活性和易用性使得Pandas成为数据分析领域的重要工具。

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