Pandas GroupBy sum连接数字而不是求和

Pandas是一个强大的数据分析工具，而GroupBy是Pandas中用于数据分组和聚合操作的重要函数之一。在GroupBy操作中，sum()函数用于对分组后的数据进行求和操作。

具体来说，Pandas的GroupBy操作可以将数据按照指定的列或者多个列进行分组，然后对每个分组进行聚合操作，例如求和、计数、平均值等。而sum()函数则是其中的一个聚合函数，用于对分组后的数据进行求和操作。

需要注意的是，sum()函数在GroupBy操作中连接数字而不是求和。这意味着，如果分组的列中包含字符串或其他非数字类型的数据，sum()函数会将它们连接起来而不是进行数值相加。

下面是一个示例，演示了如何使用Pandas的GroupBy和sum()函数进行数据分组和求和操作：

import pandas as pd

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

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

print(result)

输出结果为：

Category
A    8
B    7
Name: Value, dtype: int64

在这个示例中，我们首先创建了一个包含Category和Value两列的数据集。然后，我们使用GroupBy函数按照Category列进行分组，并使用sum()函数对每个分组的Value列进行求和操作。最后，我们打印出了求和结果。

对于这个问题，由于没有提到具体的数据集和分组的列，因此无法给出具体的示例代码。但是，你可以根据上述示例的思路，根据自己的实际情况进行相应的数据分组和求和操作。

关于Pandas的GroupBy和sum()函数的更多详细信息，你可以参考腾讯云的Pandas文档：Pandas GroupBy文档。