Python中pandas怎么实现分组去重统计和求和

要使用Python中的pandas库实现分组去重统计和求和，可以按照以下步骤进行操作：

分组去重统计和求和实现步骤：

1. 导入pandas库： 首先，确保安装了pandas库，并导入它：

   python
   复制代码
   import pandas as pd
   

2. 创建DataFrame： 假设有一个包含多个重复项的DataFrame，我们要对其中某列进行分组去重统计和求和。

   python
   复制代码
   data = {
       'Category': ['A', 'B', 'A', 'C', 'B', 'A', 'C'],
       'Value': [10, 20, 15, 25, 30, 10, 5]
   }
   df = pd.DataFrame(data)
   

3. 分组去重统计： 使用drop_duplicates()方法进行分组去重，结合groupby()方法按照指定列进行分组：

   python
   复制代码
   # 按 Category 列分组去重并统计各组的计数
   unique_counts = df.drop_duplicates(subset=['Category']).groupby('Category').size().reset_index(name='Count')
   print("分组去重统计:")
   print(unique_counts)
   

   这将输出每个唯一Category的计数。

4. 分组求和： 使用groupby()方法和sum()函数对特定列进行分组求和：

   python
   复制代码
   # 按 Category 列分组求和 Value 列
   sum_by_category = df.groupby('Category')['Value'].sum().reset_index(name='Sum')
   print("\n分组求和:")
   print(sum_by_category)
   

   这将输出按Category列分组后，Value列的求和结果。

总结关键字：

关键字：Python, pandas, 分组, 去重, 统计, 求和, drop_duplicates, groupby, sum