下面是一个示例代码,展示了如何按照列值进行分组并求和:
import pandas as pd
# 创建示例数据
data = {'Name': ['John', 'Mark', 'Alice', 'Mark', 'Alice'],
'Age': [25, 32, 18, 32, 18],
'Salary': [5000, 7000, 3000, 6000, 2500]}
df = pd.DataFrame(data)
# 按照列值进行分组并求和
grouped = df.groupby('Name').sum()
print(grouped)
输出结果为:
Age Salary
Name
Alice 36 5500
John 25 5000
Mark 64 13000
在上述示例中,我们首先创建了一个包含姓名、年龄和工资的示例数据框。然后,我们使用groupby()
函数将数据按照姓名列进行分组。最后,我们使用sum()
函数对每个分组进行求和操作,得到每个姓名对应的年龄和工资的总和。
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