您可以使用Pandas的groupby()
和sum()
函数来按照一个列对数据帧进行筛选,并获取另一个列中值的总和。以下是一个代码示例:
import pandas as pd
# 创建一个示例数据帧
data = {'Category': ['A', 'B', 'A', 'B', 'A', 'B'],
'Value': [10, 20, 30, 40, 50, 60]}
df = pd.DataFrame(data)
# 按照Category列进行筛选,获取Value列的总和
total_sum = df.groupby('Category')['Value'].sum()
print(total_sum)
输出结果:
Category
A 90
B 120
Name: Value, dtype: int64
在上面的示例中,我们首先创建了一个包含两列的示例数据帧。然后,我们使用groupby()
函数按照Category列对数据帧进行分组。接着,我们使用sum()
函数计算每个分组的Value列的总和。最后,我们打印出这些总和值。
请注意,上述代码示例假设您已经安装了Pandas库,并将其导入为pd
。