Pandas groupby and sum

Pandas是一个基于Python的数据分析库，提供了丰富的数据结构和数据处理功能。其中的groupby和sum是Pandas中常用的两个函数，用于对数据进行分组和求和操作。

groupby函数可以根据指定的列或多个列对数据进行分组，将相同值的行分为一组。它可以用于数据的分组统计、分组计算等操作。groupby函数的语法如下：

grouped = df.groupby('column_name')

其中，df是一个Pandas的DataFrame对象，'column_name'是要进行分组的列名。

sum函数用于对数据进行求和操作。它可以对整个DataFrame或指定的列进行求和。sum函数的语法如下：

df.sum()

或者

df['column_name'].sum()

其中，df是一个Pandas的DataFrame对象，'column_name'是要进行求和的列名。

Pandas的groupby和sum函数的应用场景非常广泛。例如，在金融领域，可以使用groupby函数对股票数据按照日期进行分组，然后使用sum函数计算每日的总交易量；在销售领域，可以使用groupby函数对销售数据按照地区进行分组，然后使用sum函数计算每个地区的总销售额。

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