pandas dataframe中按某列相同值对对应行求和的实现方法

直接使用groupby分组聚合功能即可完成需求，具体代码如下：

1. 导入依赖并构造示例数据

import pandas as pd

# 示例数据，可替换为你实际的DataFrame
df = pd.DataFrame({
    "序号": [1,2,3,4],
    "A": [1,3,5,7],
    "B": [2,4,6,8],
    "C": [1,2,1,2]
})

2. 执行分组聚合操作

# 按C列分组，对A、B列求和，as_index=False避免C列变为索引
result = df.groupby("C", as_index=False)[["A", "B"]].sum()
# 新增序号列，从1开始计数
result.insert(0, "序号", range(1, len(result)+1))

3. 输出结果验证
   运行后得到的result结构如下，完全符合需求：

补充说明：如果你的原数据不需要保留原有序号列，也可以在分组前先删除多余列，避免不必要的计算。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者ogb119