如何使用Pandas对重复名称的列求和？

使用Pandas对重复名称的列求和可以通过以下步骤实现：

1. 导入Pandas库：

import pandas as pd

1. 创建一个包含重复名称的DataFrame：

data = {'Name': ['John', 'Alice', 'Bob'],
        'Age': [25, 30, 35],
        'Salary': [5000, 6000, 7000],
        'Age': [28, 32, 37]}
df = pd.DataFrame(data)

1. 使用groupby函数按列名称进行分组，并使用sum函数对分组后的列求和：

sum_df = df.groupby('Age').sum()

1. 打印求和结果：

print(sum_df)

以上代码将根据'Age'列的重复名称进行分组，并对其他数值列进行求和。最后，打印出求和结果。

Pandas是一个强大的数据分析工具，它提供了丰富的功能和方法来处理和分析数据。它的优势包括灵活的数据结构、强大的数据操作和转换能力，以及丰富的数据分析和统计函数。

Pandas的应用场景包括数据清洗、数据预处理、数据分析、数据可视化等。它在金融、医疗、社交媒体、电子商务等领域都有广泛的应用。

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参考链接：

• Pandas官方文档
• 腾讯云数据万象
• 腾讯云数据湖
• 腾讯云数据仓库