python对同一列相同数据进行求和
时间: 2023-04-05 22:00:36 浏览: 225
可以使用 pandas 库中的 groupby() 方法对同一列相同数据进行分组,然后使用 sum() 方法对每组数据进行求和。示例代码如下:
```python
import pandas as pd
# 创建 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 1, 2, 2], 'B': [3, 4, 5, 6]})
# 对 A 列进行分组并求和
result = df.groupby('A')['B'].sum()
print(result)
```
输出结果为:
```
A
1 7
2 11
Name: B, dtype: int64
```
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```python
import pandas as pd
# 读取 csv 文件
df = pd.read_csv('data.csv')
# 按指定列进行分组,并对分组后的数据进行求和
result = df.groupby('column_name')['column_name'].sum()
# 输出结果
print(result)
```
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```
df2 = df2.groupby(['年份', '月份']).agg({'销售额': 'sum'}).reset_index()
```
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```
df = pd.merge(df1, df2, on='年份', how='left')
```
这样,df就是合并之后的数据框,包含了每个年份的年度销售额和每个月份的月度销售额。如果某个月份没有销售额,则对应的销售额列为NaN。