用pandas聚类求和在生成新的dataframe

Pandas是一个强大的Python数据分析工具库，提供了数据处理和分析的便捷方法。当你想要对数据集进行聚类并求和时，可以使用Pandas的`groupby`方法结合聚合函数如`sum`来实现。以下是一个简单的步骤说明：

1. 首先，你需要确定哪些列是聚类的依据，即分组的键。
2. 使用`groupby`方法对这些键进行分组。
3. 对分组后的数据应用聚合函数，比如`sum`，来对每个组内的数据进行求和操作。
4. 结果将是一个新的DataFrame，其中包含了每个组的聚类结果。

下面是一个示例代码片段：

import pandas as pd

# 假设有一个DataFrame df
# df = pd.DataFrame(...)

# 定义分组键
group_keys = ['column1', 'column2']

# 使用groupby进行分组，并使用sum函数对每个组进行求和
grouped = df.groupby(group_keys).sum()

# 现在grouped是一个新的DataFrame，包含了按照group_keys聚类并求和的结果

使用Pandas进行聚类求和后，你会得到一个新的DataFrame，其中包含了每个基于聚类键分组的数据的总和。