如何在Python中按Column A合并行并对Column B求和？

你可以用pandas的groupby结合sum方法快速实现需求，步骤如下：

1. 先导入pandas并构造原始DataFrame：

import pandas as pd

# 构造你的原始DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'Column A': ['title1', 'title2', 'title2', 'title3', 'title3', 'title4'],
    'Column B': [15, 12, 18, 8, 13, 7]
})

2. 执行分组求和操作：

# 按Column A分组，对Column B求和后重置索引，得到目标结构
result_df = df.groupby('Column A')['Column B'].sum().reset_index()

3. 查看结果：

print(result_df)

输出结果与你需要的目标DataFrame完全一致：

Column A  Column B
0   title1        15
1   title2        30
2   title3        21
3   title4         7

代码说明 #

• groupby('Column A')：按照Column A的取值对数据进行分组归类
• ['Column B'].sum()：对每个分组内的Column B数值执行求和计算
• reset_index()：将分组后作为索引的Column A重新转为普通列，保证结果结构和原始DataFrame匹配

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Alchera