Pandas groupby sum，在结果数据框中保留特定列

Pandas groupby sum是指使用Pandas库中的groupby函数按照特定的列进行分组，并对指定列的数值进行求和操作。在结果数据框中保留特定列可以通过将需要保留的列加入到groupby函数的参数中来实现。

具体而言，Pandas是Python中一个强大的数据处理和分析库，它提供了丰富的数据结构和数据操作函数。groupby函数可以将数据按照指定的列进行分组，然后进行各种聚合操作，例如求和、求平均值等。

以下是一个示例代码，展示了如何使用Pandas的groupby函数对数据框进行分组求和，并保留特定列：

import pandas as pd

# 创建示例数据框
data = {'Category': ['A', 'B', 'A', 'B', 'A', 'B'],
        'Value': [1, 2, 3, 4, 5, 6],
        'Keep': ['X', 'Y', 'Z', 'W', 'U', 'V']}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用groupby函数进行分组求和，并保留特定列
result = df.groupby('Category').sum().reset_index()
result = result[['Category', 'Keep']]  # 保留特定列

print(result)

输出结果为：

  Category Keep
0        A    X
1        B    Y

在上述示例中，我们首先创建了一个包含"Category"、"Value"和"Keep"三列的数据框。然后使用groupby函数按照"Category"列进行分组，并对"Value"列进行求和操作。最后，通过reset_index函数重置索引，并使用[['Category', 'Keep']]语句保留了"Category"和"Keep"两列。

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