Python 代码优化：使用 groupby 和 sum 聚合数据

使用 groupby 和 sum 函数可以对数据进行分组聚合，并将结果存储在新的 DataFrame 中。

f7 = f6.groupby(['Area', 'Item']).sum().reset_index()

代码解释:

• f6.groupby(['Area', 'Item'])：根据 'Area' 和 'Item' 列对数据进行分组。
• sum()：对每个分组中的数值列进行求和操作。
• reset_index()：将聚合结果恢复为 DataFrame，并添加新的索引列。

示例:

假设 f6 DataFrame 包含以下数据：

| Area | Item | Value | |---|---|---| | A | X | 10 | | A | X | 20 | | A | Y | 15 | | B | X | 5 | | B | Y | 10 |

执行 f7 = f6.groupby(['Area', 'Item']).sum().reset_index() 后，f7 DataFrame 将包含以下数据：

| Area | Item | Value | |---|---|---| | A | X | 30 | | A | Y | 15 | | B | X | 5 | | B | Y | 10 |