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groupby 1列和其他列的总和作为新的数据帧熊猫

groupby是pandas库中的一个函数，用于按照指定的列对数据进行分组，并对每个分组进行聚合操作。在groupby函数中，可以指定一个或多个列作为分组依据，并选择一个或多个列进行聚合计算。

对于给定的数据帧（DataFrame），我们可以使用groupby函数按照某一列进行分组，并计算其他列的总和作为新的数据帧。具体操作如下：

import pandas as pd

# 假设我们有一个数据帧df，包含多个列，其中'column1'是我们要进行分组的列，'column2'和'column3'是其他需要计算总和的列
df = pd.DataFrame({'column1': ['A', 'B', 'A', 'B'],
                   'column2': [1, 2, 3, 4],
                   'column3': [5, 6, 7, 8]})

# 使用groupby函数按照'column1'进行分组，并计算'column2'和'column3'的总和
new_df = df.groupby('column1').sum()

# 打印新的数据帧
print(new_df)

上述代码中，我们首先导入pandas库，并创建一个包含多个列的数据帧df。然后，使用groupby函数按照'column1'进行分组，并调用sum函数计算'column2'和'column3'的总和。最后，将结果存储在新的数据帧new_df中，并打印出来。

这样，我们就得到了一个新的数据帧new_df，其中每个分组的'column2'和'column3'的总和作为新的列。这个新的数据帧可以用于进一步的数据分析和处理。

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相关搜索:新列作为其他列的总和根据Groupby和分割其他列创建新的Pandas列如何计算groupby中值并作为新列附加回数据帧使用groupBy和filter创建新的数据帧 Groupby数据帧和基于列条件的计数如何优化使用groupby和aggregation的大熊猫数据帧？Pandas数据帧使用其他数据帧中的数据创建新列使用带有GroupBy (列表)的select列并保留数据帧的其他列熊猫用其他数据帧替换数据帧中的行如何基于其他数据帧的列使用pandas创建新的数据帧计算新数据帧中行值的总和 Python groupby时间戳以及其他列的平均值和总和 GroupBy和Transform不会保留数据帧的所有列使用groupby key作为pandas数据帧的索引存储在新数据帧中的Pandas groupby 另一个R的列的新数据帧合并总和数据帧的每第n列的总和基于其他数据帧条件生成新列的函数的应用通过键重复的数据作为新列连接数据帧作为新列的范围内正值的数据帧计数

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