在Python中，可以使用pandas库来实现按唯一值分组并求和或添加其他值。以下是一些示例代码：

示例1：按唯一值分组并求和

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'category': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C'],
        'value': [1, 2, 3, 4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

# 按category分组并求和
grouped = df.groupby('category').sum()
print(grouped)

输出：

         value
category      
A            3
B            7
C           11

示例2：按唯一值分组并添加其他值

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'category': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C'],
        'value': [1, 2, 3, 4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

# 按category分组，并添加每组的平均值作为新的一列
df['mean'] = df.groupby('category')['value'].transform('mean')
print(df)

输出：

  category  value  mean
0        A      1   1.5
1        A      2   1.5
2        B      3   3.5
3        B      4   3.5
4        C      5   5.5
5        C      6   5.5

示例3：按多列唯一值分组并求和

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'category': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C'],
        'sub_category': ['X', 'Y', 'X', 'Y', 'X', 'Y'],
        'value': [1, 2, 3, 4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

# 按category和sub_category分组，并求和
grouped = df.groupby(['category', 'sub_category']).sum()
print(grouped)

输出：

                     value
category sub_category      
A        X               1
         Y               2
B        X               3
         Y               4
C        X               5
         Y               6

以上示例展示了一些常见的按唯一值分组并求和或添加其他值的方法。根据具体的需求，你可以根据这些示例进行修改和扩展。