python对pandas某列的进行分类求和

要对pandas数据框中的某列进行分类求和，您可以使用`groupby()`函数和`sum()`函数的组合。以下是一个示例代码：

假设您的数据框为`df`，其中包含一个名为`category`的列，以及一个名为`value`的列。

df_sum = df.groupby('category')['value'].sum()

在这个例子中，我们使用`groupby()`函数按照`category`列进行分组。然后，我们选择要计算求和的列`value`。

接下来，我们使用`sum()`函数对每个组的值进行求和。

最后，将结果存储在名为`df_sum`的新数据框中，其中索引为`category`列的唯一值，列名为`value`，存储了每个组的求和结果。

根据您的需求，您可以选择对其他列进行分类求和，或者通过使用多个列作为分组依据来获得更细粒度的求和结果。

希望对您有所帮助！如果您有任何其他问题，请随时提问。

相关问题

python 对某一列分组求和

回答: 在Python中，可以使用pandas库来对某一列进行分组求和。首先，你需要导入pandas库并读取你的数据集。然后，使用groupby函数将数据按照你想要分组的列进行分组。最后，使用sum函数对每个分组进行求和。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取数据集
data = pd.read_csv('your_dataset.csv')

# 按照某一列进行分组求和
sum_by_group = data.groupby('column_name')\['column_to_sum'\].sum()

print(sum_by_group)

在上面的代码中，你需要将'your_dataset.csv'替换为你的数据集文件名，'column_name'替换为你想要分组的列名，'column_to_sum'替换为你想要求和的列名。运行代码后，你将得到按照某一列进行分组求和的结果。

pandas某一列求和

假设你的数据集名为 `df`，列名为 `column_name`，你可以使用 `sum()` 函数来计算该列的总和：

sum_column = df['column_name'].sum()
print(sum_column)

如果该列包含缺失值（NaN），你可以使用 `skipna=True` 参数，忽略这些值：

sum_column = df['column_name'].sum(skipna=True)
print(sum_column)