怎么使用python对一个csv文件两次分组后求和

可以使用pandas库来实现这个需求。首先，使用pandas的read_csv函数读入csv文件，然后使用groupby函数进行两次分组操作，最后使用sum函数对分组后的数据进行求和即可。

以下是示例代码：

import pandas as pd

# 读入csv文件
df = pd.read_csv('your_file_name.csv')

# 进行两次分组操作，以列A和列B作为分组依据
grouped = df.groupby(['A', 'B'])

# 对分组后的数据进行求和
result = grouped.sum()

其中，'your_file_name.csv'为你要读入的csv文件名，'A'和'B'分别为两个分组的列名。最后的result即为求和后的结果，可以使用print函数输出查看。

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python对excel文件分组求和添加到另一个excel文件

可以使用Python中的pandas库来实现对Excel文件的分组求和，并将结果添加到另一个Excel文件中。具体步骤如下：

1. 使用pandas库读取原始Excel文件数据，并根据需要进行数据清洗和预处理。
2. 使用pandas的groupby()方法对数据进行分组求和操作，生成新的数据集。
3. 将新数据集写入到另一个Excel文件中，可以使用pandas的to_excel()方法来实现。

下面是一个简单的示例代码，假设原始Excel文件名为"data.xlsx"，需要对"列A"进行分组求和，并将结果添加到"result.xlsx"中的"Sheet1"表格中：

import pandas as pd

# 读取原始文件数据
data = pd.read_excel("data.xlsx")

# 进行分组求和操作
grouped_data = data.groupby("列A").sum()

# 将结果写入到新的Excel文件中
grouped_data.to_excel("result.xlsx", sheet_name="Sheet1")

需要注意的是，上述代码仅是一个简单的示例，具体实现还需要根据数据的具体情况进行调整和优化。