pandas中某一列名相同的另一列数据相加

假设你有一个名为`df`的pandas DataFrame，其中有两列，分别为`col1`和`col2`，其中`col1`中有重复的值。你可以使用`groupby`和`sum`来实现相同`col1`值的`col2`数据相加，示例如下：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'col1': ['A', 'B', 'A', 'B'], 'col2': [1, 2, 3, 4]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用groupby和sum函数相加col2列数据
df_sum = df.groupby('col1')['col2'].sum().reset_index()

print(df_sum)

输出结果为：

  col1  col2
0    A     4
1    B     6

上述代码中，`groupby`函数按照`col1`列进行分组，然后对每个分组中的`col2`数据进行求和，并将结果保存在一个新的DataFrame中。最后使用`reset_index`函数重置索引。

相关问题

如何使用Pandas将两个DataFrame根据列名合并，当列名相同时，对应数值应相加以生成新的一列？

在Pandas中，你可以使用`concat()`、`join()`或`merge()`函数来合并两个DataFrame，如果列名相同且需要进行数值相加，最常用的是`merge()`或`add()`方法。

1. `concat()`: 如果你需要简单地水平拼接数据，并保持列名一致，可以使用`pd.concat()`，传入`axis=1`参数表示按列合并：

df_result = pd.concat([df1, df2], axis=1)

然后你可以用`fillna(0)`填充NaN值，再用`df_result.iloc[:, i] += df_result.iloc[:, j]`这样的行级操作对对应位置的数值求和，其中i和j分别是列名的索引。

2. `merge()`: 更推荐`merge()`，因为它允许更复杂的合并条件，例如基于特定列的匹配。假设两个DataFrame有一个共同的键列（key），你可以这样做：

merged_df = pd.merge(df1, df2, on='common_column', how='outer')

然后选择需要相加的列并求和：

merged_df['new_column'] = merged_df[['column_to_add_1', 'column_to_add_2']].sum(axis=1)

3. `add()` 或 `add_prefix()` + `sum(axis=1)`: 直接在一个已经包含所有数据的DataFrame上使用`add()`函数，或先给列添加前缀避免命名冲突，然后沿列方向求和：

df_result = (df1.add(df2, fill_value=0)
             .add_prefix('_').rename(columns=lambda x: x[1:])
             .groupby(level=0).sum())

这将创建一个新的DataFrame，其中每个公共列都有两个版本（来自df1和df2），它们被相加。

Python怎么提取Excel中其余列完全相同，某一列不相同并将这一列数据相加

可以使用Python的pandas库来处理Excel文件，具体步骤如下：

1. 导入pandas库并使用read_excel函数读取Excel文件，将其存为一个DataFrame对象：

import pandas as pd
df = pd.read_excel('file_name.xlsx')

2. 使用groupby函数按照其余列进行分组，并对这一列进行求和：

result = df.groupby(['col1', 'col2', ...])['col_to_sum'].sum().reset_index()

其中col1, col2, ... 表示需要进行分组的列，col_to_sum表示需要进行求和的列。

3. 将结果存储为Excel文件：

result.to_excel('output_file_name.xlsx', index=False)

其中index=False表示不要将DataFrame对象的索引存储到Excel文件中。

总体代码如下：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('file_name.xlsx')

# 按照其余列进行分组，并对这一列进行求和
result = df.groupby(['col1', 'col2', ...])['col_to_sum'].sum().reset_index()

# 将结果存储为Excel文件
result.to_excel('output_file_name.xlsx', index=False)

注意：在代码中需要将col1, col2, ...和col_to_sum替换为实际的列名。另外，当同一组中有多个不同的值时，上面的代码会将其求和并将结果作为一行存储到新的Excel文件中。如果需要保留所有不同的值，可以使用groupby函数的agg方法。