使用两个DataFrames的Pandas分组求和

在Pandas中，可以使用两个DataFrames进行分组求和操作。首先，我们需要了解Pandas和DataFrames的概念。

Pandas是一个基于Python的数据分析库，提供了高效的数据结构和数据分析工具，特别适用于处理结构化数据。其中，最重要的数据结构之一是DataFrame，它是一个二维表格，类似于Excel或SQL中的表，可以存储和处理具有不同数据类型的数据。

对于使用两个DataFrames的分组求和操作，我们可以按照以下步骤进行：

1. 导入Pandas库：

import pandas as pd

1. 创建两个DataFrames：

df1 = pd.DataFrame({'A': ['A1', 'A2', 'A3'],
                    'B': ['B1', 'B2', 'B3'],
                    'C': [1, 2, 3]})

df2 = pd.DataFrame({'A': ['A1', 'A2', 'A3'],
                    'B': ['B1', 'B2', 'B3'],
                    'D': [4, 5, 6]})

1. 合并两个DataFrames：

merged_df = pd.merge(df1, df2, on=['A', 'B'])

通过pd.merge()函数将两个DataFrames按照'A'和'B'列进行合并，生成一个新的DataFrame merged_df。

1. 分组求和操作：

grouped_df = merged_df.groupby(['A', 'B']).sum()

使用groupby()函数按照'A'和'B'列进行分组，然后使用sum()函数对分组后的数据进行求和操作，生成一个新的分组求和后的DataFrame grouped_df。

以上就是使用两个DataFrames的Pandas分组求和的步骤。这种操作在数据分析和数据处理中非常常见，可以用于统计、聚合等应用场景。

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