使用Pandas groupby如何使用加法聚合一列列表？

Pandas是一个强大的数据分析库，在数据聚合和转换方面提供了很多功能。使用groupby方法可以对数据进行分组，并进行各种聚合操作，包括加法聚合。

下面是使用Pandas的groupby方法进行加法聚合的示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Tom', 'John'],
        'Age': [28, 32, 25, 35, 29],
        'Score': [75, 85, 90, 82, 88]}

df = pd.DataFrame(data)

# 使用groupby和sum进行加法聚合
result = df.groupby('Name')['Score'].sum()

print(result)

上述代码中，首先创建了一个包含姓名、年龄和成绩的示例数据。然后，使用groupby方法对数据按照姓名进行分组，并选择需要聚合的列为'Score'。最后，调用sum方法对分组后的数据进行加法聚合，得到每个姓名对应的总成绩。

运行以上代码，输出结果如下：

Name
John    178
Nick     85
Tom     157
Name: Score, dtype: int64

这个结果展示了每个姓名对应的总成绩。可以看到，'John'的总成绩为178，'Nick'的总成绩为85，'Tom'的总成绩为157。

Pandas的groupby方法还支持其他常用的聚合操作，例如平均值（mean）、最大值（max）、最小值（min）等，可以根据实际需求选择合适的聚合操作。

关于Pandas的更多信息和用法，请参考腾讯云的产品文档：Pandas使用指南。