执行groupby和sum操作，但在Pandas DataFrame中保持其他列不变

在Pandas DataFrame中执行groupby和sum操作时，可以使用groupby()函数进行分组，然后使用sum()函数对分组后的数据进行求和。在执行这两个操作时，可以通过agg()函数同时对其他列进行保持不变。

下面是一个完整的答案：

在Pandas DataFrame中执行groupby和sum操作，同时保持其他列不变，可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，使用groupby()函数对DataFrame按照指定的列进行分组。例如，假设我们有一个名为df的DataFrame，其中包含列A、B、C和D，我们想按照列A进行分组，可以使用以下代码：

grouped = df.groupby('A')

1. 接下来，使用agg()函数对分组后的数据进行聚合操作。在agg()函数中，我们可以指定要应用于每个分组的聚合函数，包括sum()函数用于求和。例如，我们希望对列B进行求和操作，可以使用以下代码：

result = grouped.agg({'B': 'sum'})

1. 在保持其他列不变的要求下，我们可以使用agg()函数的另一种用法，即将多个聚合函数应用于不同的列。例如，我们希望对列B进行求和，同时保持列C不变，可以使用以下代码：

result = grouped.agg({'B': 'sum', 'C': 'first'})

在上述代码中，'B': 'sum'表示对列B应用求和操作，'C': 'first'表示保持列C的第一个值不变。

1. 如果想要在结果中保留所有的列，可以使用transform()函数而不是agg()函数。transform()函数将指定的聚合函数应用于每个分组，并将结果广播回原始的DataFrame中。例如，我们希望对列B进行求和操作，同时保持所有列不变，可以使用以下代码：

result = grouped.transform(lambda x: x.sum())

这将对每个分组中的列B执行求和操作，并将结果广播回原始的DataFrame中。

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