groupby.sum的pandas规范化

groupby.sum是pandas库中的一个函数，用于对数据进行分组并求和操作。它可以将数据按照指定的列进行分组，并对每个分组中的数值列进行求和计算。

具体而言，groupby.sum的规范化过程如下：

1. 首先，导入pandas库并加载数据集：

import pandas as pd

# 加载数据集
data = pd.read_csv('data.csv')

1. 使用groupby函数对数据进行分组：

# 按照指定列进行分组
grouped_data = data.groupby('column_name')

其中，'column_name'是你希望按照哪一列进行分组的列名。

1. 对每个分组应用sum函数进行求和计算：

# 对每个分组应用sum函数
sum_data = grouped_data.sum()

1. 最后，得到规范化后的结果：

# 打印规范化后的结果
print(sum_data)

规范化后的结果将会是一个新的DataFrame，其中包含了按照指定列进行分组后的求和结果。

groupby.sum的优势在于它可以方便地对数据进行分组并进行求和操作，适用于各种数据分析和统计场景。例如，在销售数据中，可以使用groupby.sum对不同地区或不同产品的销售额进行求和统计，以便进行业务决策和分析。

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