dataframe前三列相同合并累加

如果要将DataFrame的前三列相同的行进行合并并进行累加，可以通过以下步骤来实现：

1. 首先，我们需要按照前三列对DataFrame进行分组。可以使用`groupby`函数，其中指定前三列作为分组依据。例如，如果前三列的名称分别为"col1"、"col2"和"col3"，则可以使用以下代码进行分组：`grouped_df = df.groupby(["col1", "col2", "col3"])`。

2. 接下来，我们需要对每个分组进行累加。可以使用`sum`函数来计算每个分组的累加值。例如，如果要对第四列进行累加，可以使用以下代码：`summed_df = grouped_df.sum()`。

3. 最后，我们需要将累加的结果与原始DataFrame进行合并。可以使用`merge`函数来合并两个DataFrame。例如，如果要将累加的结果合并到原始DataFrame的前三列上，可以使用以下代码：`merged_df = df.merge(summed_df, on=["col1", "col2", "col3"], how="left")`。

注意，上述代码中的"col1"、"col2"和"col3"分别代表原始DataFrame中的前三列的名称，需要根据实际情况进行修改。另外，累加的结果将以新的列添加到合并后的DataFrame中。

最后的结果将是一个合并了累加值的新DataFrame，其中前三列相同的行将被合并，并且累加结果会出现在合并后的DataFrame中。

相关问题

python dataframe三列按行合并成一列

要将Python中的DataFrame的三列按行合并成一列，可以使用pandas库中的concat函数。

首先，假设你的DataFrame有三列，命名为col1、col2和col3。

你可以使用concat函数将这三列合并成一列，如下所示：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3],
                   'col2': [4, 5, 6],
                   'col3': [7, 8, 9]})

# 使用concat函数按行合并三列为一列
merged_col = pd.concat([df['col1'], df['col2'], df['col3']])

# 打印合并后的结果
print(merged_col)

执行这段代码后，你将得到合并后的结果：

0    1
1    2
2    3
0    4
1    5
2    6
0    7
1    8
2    9
dtype: int64

其中，每一行的值都按照原先DataFrame的顺序排列。你可以根据需求进行进一步的操作。

python合并dataframe列相同相加

可以使用pandas库中的groupby和sum函数来实现。首先使用groupby函数将相同的列进行分组，然后使用sum函数对每组进行求和。下面是示例代码：

import pandas as pd

# 创建两个dataframe
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [1, 3, 4], 'B': [7, 8, 9]})

# 合并两个dataframe
df = pd.concat([df1, df2])

# 按照A列进行分组，对B列进行求和
result = df.groupby('A')['B'].sum()

print(result)

输出结果为：

A
1    11
2     6
3    13
4     9
Name: B, dtype: int64

这里的result就是将相同的A列进行分组，对B列进行求和之后的结果。