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我已经在网上搜索并找到了类似案例的解决方案，但我的问题是
我有大量带有值的列(要汇总为总和)和
每个列的数量/名称(带有值)都不同文件(数据框)
#Key 列在所有文件中都相同。
我不能分享实际的数据样本，但这是文件结构的格式样本
这是上述数据的期望输出
它类似于 groupby 操作，但是不确定的大量列和标题名称使得使用 groupby 或 pivot 变得困难。任何人都可以建议我在 python 中最好的解决方案是什么。
已编辑:
df.groupby(列表(df.columns[:11])).agg(sum)
正在运行，但由于某种原因需要 25-30 分钟。同样的事情 MS Access 在 1-2 分钟内完成。我在这里做错了什么还是有其他方法可以在 python 中做这件事
最佳答案
只需使用包含列列表的 df.columns，然后您可以在该列表上使用切片来获取最左边的 10 列。
这应该有效:
df.groupby(df.columns[:10].to_list()).sum()
关于python - Pandas 中大量列的Groupby，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/60123947/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀！