Pandas分组时如何直接去重聚合，无需单独调用drop_duplicates？

完全可以在一行代码内完成聚合操作，不需要单独调用drop_duplicates，推荐直接使用分组聚合+重命名的方式实现：

df_grouped = df_brut.groupby(['cod', 'date', 'zone'], as_index=False)['Revenue'].sum().rename(columns={'Revenue': 'SUM_'})

代码说明 #

• 按你指定的cod、date、zone三个维度分组，直接对Revenue列求和，分组后每个组合只会返回一行结果，天然不需要额外去重
• as_index=False参数会让三个分组键直接作为普通列返回，不会被设置为DataFrame索引
• 最后通过rename方法将求和后的列名修改为你需要的SUM_，完全匹配你的预期输出
  如果需要调整列顺序和你给出的data2完全一致，可以在代码末尾补充列重排逻辑：

df_grouped = df_brut.groupby(['cod', 'date', 'zone'], as_index=False)['Revenue'].sum().rename(columns={'Revenue': 'SUM_'}).reindex(columns=['date','cod','zone','SUM_'])

内容的提问来源于stack exchange，提问作者tamo007