分组求和python

分组求和是指根据某个或多个字段对数据进行分组，并对每个分组内的数值进行求和操作。在Python中，可以使用pandas库中的groupby函数来实现。下面是几个示例：

示例1：一级分类的分组求和

import pandas as pd

data = [['a', 'A', 109], ['b', 'B', 112], ['c', 'A', 125], ['d', 'C', 120], ['e', 'C', 126], ['f', 'B', 133], ['g', 'A', 124], ['h', 'B', 134], ['i', 'C', 117], ['j', 'C', 128]]
index = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
columns = ['name', 'class', 'num']
df = pd.DataFrame(data=data, index=index, columns=columns)
df1 = df.groupby('class').sum()
print(df1)

该示例中，首先创建了一个DataFrame对象df，然后使用groupby函数按照'class'字段对数据进行分组，并对'num'字段进行求和操作，最后打印出结果。

示例2：多级分类的分组求和

import pandas as pd

data = [['a', 'A', '1等', 109], ['b', 'B', '1等', 112], ['c', 'A', '1等', 125], ['d', 'B', '2等', 120], ['e', 'B', '1等', 126], ['f', 'B', '2等', 133], ['g', 'A', '2等', 124], ['h', 'B', '1等', 134], ['i', 'A', '2等', 117], ['j', 'A', '2等', 128], ['h', 'A', '1等', 130], ['i', 'B', '2等', 122]]
index = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11]
columns = ['name', 'class_1', 'class_2', 'num']
df = pd.DataFrame(data=data, index=index, columns=columns)
df1 = df.groupby(['class_1', 'class_2']).sum()
print(df1)

该示例中，首先创建了一个DataFrame对象df，然后使用groupby函数按照['class_1', 'class_2']字段对数据进行分组，并对'num'字段进行求和操作，最后打印出结果。

这些示例展示了如何使用groupby函数对数据进行分组求和的操作。你可以根据具体的需求进行调整和扩展。