groupby.sum

groupby.sum是一个用于对数据进行分组并计算分组内元素和的函数。它可以按照指定的列进行分组，并对其他列进行求和操作。具体来说，在使用groupby.sum函数时，我们需要指定需要分组的列，以及需要进行求和的列。然后，该函数会将数据按照指定的列进行分组，并计算每个分组内指定列的和。最后，返回一个包含分组结果和求和值的新表格。

举个例子，如果我们有一个名为df的表格，其中包含"user"和"消费金额"两列。我们可以使用groupby.sum函数按照"user"列进行分组，并计算每个用户的"消费金额"的总和。输出结果将是一个以"user"为索引的新表格，其中包含每个用户的总消费金额。

例如，给定以下表格数据：

| user | 消费金额 |
|---------|--------|
| user1 | 12 |
| user1 | 12 |
| user2 | 15 |
| user2 | 15 |
| user3 | 17 |
| user2 | 20 |

我们可以使用groupby.sum函数进行如下操作：

df.groupby('user').sum()

输出结果将是一个新表格，包含每个用户的总消费金额：

| user | 消费金额 |
|---------|--------|
| user1 | 24 |
| user2 | 50 |
| user3 | 17 |

所以，groupby.sum函数可以用于根据指定的列进行分组，并对其他列进行求和操作，得到每个分组的求和结果。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [简单介绍MySQL中GROUP BY子句的使用](https://download.csdn.net/download/weixin_38501751/14834975)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [简单东西-group by与sum一起进行数据统计](https://blog.csdn.net/wojiushiwo945you/article/details/51151390)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [python pandas中groupby()的使用，sum和count](https://blog.csdn.net/qq_39290990/article/details/121435796)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
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