import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib font = {'family' : 'MicroSoft YaHei','weight': 'bold',"size":12} matplotlib.rc("font",**font) df=pd.read_csv('buff.csv') print(df.info()) print(df.head(5)) data=df[pd.notnull(df['价钱'])] new_jiaqian=df['价钱'].str.replace('¥', '') print(new_jiaqian)以名称为分组索引对价钱进行统计

您可以使用`groupby`函数对`df`数据集进行分组，并对每个组的`价钱`列进行统计。具体代码如下：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib 
font = {'family' : 'MicroSoft YaHei','weight': 'bold',"size":12}
matplotlib.rc("font",**font)

df = pd.read_csv('buff.csv')
print(df.info())
print(df.head(5))

# 去除缺失值
data = df[pd.notnull(df['价钱'])]

# 去除价格中的人民币符号
new_jiaqian = data['价钱'].str.replace('¥', '').astype(float)

# 以名称为分组索引对价钱进行统计
grouped = new_jiaqian.groupby(data['名称']).sum()

# 打印结果
print(grouped)

上述代码会输出每个商品名称对应的价格总和。如果您需要更具体的统计结果或者可视化，请提供更多上下文信息，我可以为您提供更具体的帮助。