基于pandas数据帧中的组对列值的..Sum进行分组后

基于pandas数据帧中的组对列值的Sum进行分组后，可以使用pandas库中的groupby函数来实现。

groupby函数可以将数据按照指定的列进行分组，并对每个分组进行聚合操作。在这个问题中，我们可以使用groupby函数将数据按照组对列的值进行分组，然后对每个分组的Sum进行求和。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据帧
data = {'Group': ['A', 'A', 'B', 'B', 'A', 'B'],
        'Value': [1, 2, 3, 4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

# 按照Group列进行分组，并对Value列的Sum进行求和
grouped = df.groupby('Group')['Value'].sum()

# 打印分组后的结果
print(grouped)

输出结果为：

Group
A     8
B    13
Name: Value, dtype: int64

在这个示例中，我们首先创建了一个包含Group和Value两列的数据帧。然后使用groupby函数按照Group列进行分组，并对每个分组的Value列进行求和。最后打印出分组后的结果。

这个功能在数据分析和统计中非常常见，可以用于计算每个组的总和、平均值、最大值、最小值等统计指标。在实际应用中，可以根据具体的需求进行更复杂的分组和聚合操作。

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请注意，以上答案仅供参考，具体的解决方案可能因实际需求和环境而异。