我確信使用 pandas 有一個很好的方法來做到這一點，但我一直在原地踏步。我想對具有相同 ID 號的列中的值求和。示例 df：ID_number  Billed  Paid  BalanceA100       300     20    280A100       1000    1000  0B9B6       1200    0     1200B9B6       200     40    160我在輸出中尋找什么：ID_number  Billed  Paid  BalanceA100       1300    1020  280B9B6       1400    40    1360一直給我?guī)砺闊┑木媸牵矸葑C號碼同時包含字母和數字。我嘗試將數據幀分成兩部分，并將 Billed、Paid 和 Balance 列更改為 int 值，以便可以對它們進行求和，但我需要按索引號對它們進行分組，以便將它們求和在一起。無論我如何對數據幀進行切片和切塊，當我再次將它們連接在一起時，它都會以“對象”類型返回，并且我的對象編號會像字符串一樣被粉碎在一起，而不是像 int 值那樣添加在一起。我還嘗試更改單個列的數據類型，但我無法使其工作，因為某些數字按小數計算相當長，并且返回了此錯誤：ValueError: invalid literal for int() with base 10:我一直在嘗試使用該df.groupby(['ID_number'].agg('sum')函數進行聚合。有誰知道如何做到這一點？