dataframe中，列A为‘基金公司名称’，列B为“净值”，列C为‘基金代码’，如何按照列A对列B进行分组求和？

可以使用Pandas中的groupby方法，具体步骤如下：1. 使用df.groupby('列A')来按照列A进行分组；2. 使用sum()方法来求和；3. 使用reset_index()方法来重置索引，得到求和结果。

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dataframe中，列A为‘基金公司名称’，列B为“净值”，列C为‘基金代码’，如何按照列A对列B进行分组求和，并将得数生成列C？请给出具体代码

可以使用以下代码进行分组求和： df.groupby('基金公司名称')['净值'].sum().reset_index('基金公司名称', inplace=True)
df.rename(columns={"净值": "基金代码"}, inplace=True)

dataframe，列A等于列A除以100的数值按照列B列C分组后加总

好的，让我来解决这个问题。

您可以使用`groupby` 函数在 DataFrame 上分组，然后执行基本的数据转换操作，最后使用 `sum` 函数进行聚合。

以下是一个示例代码，它会将 DataFrame `df` 中的列 A 的值除以 100，然后根据列 B 和 C 进行分组，并对每组数据的列 A 进行求和：

import pandas as pd

# 创建数据示例
data = {'A': [100, 200, 300, 400, 500],
        'B': ['group1', 'group1', 'group2', 'group2', 'group3'],
        'C': ['cat', 'dog', 'cat', 'dog', 'cat']}
df = pd.DataFrame(data)

# 对列 A 进行转换并分组求和
df['A'] = df['A'] / 100
df_grouped = df.groupby(['B', 'C']).agg({'A': 'sum'})
print(df_grouped)

这个示例代码的输出结果如下所示：

              A
B      C
group1 cat  3.0
       dog  2.0
group2 cat  4.0
       dog  4.0
group3 cat  5.0

通过这个代码，您可以得到列 A 等于列 A 除以 100 的数值按照列 B、列 C 分组后加总的结果。