Pandas groupby.sum()无法正常工作？

Pandas是一个基于Python的数据分析库，提供了高效、灵活且易于使用的数据结构和数据分析工具。其中的groupby.sum()函数用于对数据进行分组并求和操作。如果在使用groupby.sum()函数时无法正常工作，可能出现以下几种情况：

1. 数据类型不匹配：groupby.sum()函数只能对数值型的数据进行求和操作。如果在分组时选择了非数值型的列，或者分组列中包含缺失值，都可能导致无法正常求和。此时需要先对数据进行预处理，确保分组列和待求和列都是数值型的。
2. 数据中包含缺失值：如果待求和的列存在缺失值，会导致groupby.sum()函数无法正常求和。可以使用dropna()函数或者填充缺失值的方法（如fillna()函数）对缺失值进行处理。
3. 数据分组错误：在使用groupby()函数进行分组时，需要选择合适的列，并且确保分组列中的每个值都是唯一的。否则可能导致分组错误，无法正确求和。

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总结：如果Pandas的groupby.sum()函数无法正常工作，可能是由于数据类型不匹配、数据中包含缺失值或者数据分组错误所致。可以根据具体情况对数据进行预处理，确保分组列和待求和列的数据类型一致，处理缺失值，并选择合适的列进行分组。同时，推荐使用腾讯云的云原生数据库TencentDB for MySQL来存储和管理数据。