pandas sum groupby

在Pandas中，使用groupby函数可以对数据进行分组，然后可以对分组后的数据进行各种操作，例如求和。通过sum()函数可以对groupby对象进行求和操作。

例如，我们可以使用以下代码来对DataFrame中的某一列进行分组并求和：

`df.groupby('A').sum()`

这将返回一个新的DataFrame，其中每个分组的求和结果都会显示在对应的组索引下。

另外，我们还可以使用get_group()方法来获取特定分组的数据，例如：

`df.groupby('A').get_group('bar')`

这将返回一个包含所有'A'列值为'bar'的行的DataFrame。

另外，我们可以使用groups属性来获取分组后的所有组的值，例如：

`df.groupby('A').groups`

该属性返回一个字典，其中键表示分组的标签，值是一个由行索引组成的索引列表，标识属于该组的行。

总结起来，使用groupby函数可以对数据进行分组，并通过sum()函数对分组后的数据进行求和操作。我们还可以使用get_group()方法获取特定分组的数据，以及使用groups属性获取分组后的所有组的值。