将agroupby应用于DataFrame时，结果分组值的总和与采用原始DataFrame的列总和时的总和不同。这怎么可能？我无法显示我的完整数据，因为它很敏感，而且更烦人的是，我似乎无法重现问题。下面的示例对此进行了说明。
说我有这个数据框df2：
A B C D
0 One 1 3 2
1 Two NaN 6 4
2 Three 3 NaN 8
3 One 4 17 NaN
4 Two 7 NaN 2
5 Three 12 8 15
汇总后返回预期结果：
`df2.sum()`
A OneTwoThreeOneTwoThree
B 27
C 34
D 31
dtype: object
然后使用这个groupby：
df3 = df2.groupby(['A'])[['B', 'C', 'D']].sum()
返回此：
B C D
A
One 5 20 2
Three 15 8 23
Two 7 6 6
求和返回与求和原始列相同的值：
df3.sum()
B 27
C 34
D 31
dtype: float64
但是，在我的实际数据中，原始值为：
13496 non-null float64
11421 non-null float64
10890 non-null float64
10714 non-null float64
但是，在与groupby上述相同的使用之后.sum()，分组的行总计为：
13021
11071
10568
10408
我在这里错过了一些熊猫警告或陷阱吗？价值如何丢失？显然，这不是一个可以回答的直接编程问题，而是一个熊猫的“内部工作原理”问题。我没有在熊猫文档中看到任何关于此的内容，也没有关于此的任何疑问。
您NaN在A列中有任何值吗？这可能会产生您正在描述的行为，因为NaN值在分组时会被丢弃。考虑下面的DataFrame：
A B C D
0 x 1.0 NaN 100.0
1 x 2.0 21.0 105.0
2 y NaN 22.0 110.0
3 NaN 4.0 23.0 115.0
4 z 5.0 24.0 120.0
5 z 6.0 25.0 NaN
然后df.sum()产生：
B 18.0
C 115.0
D 550.0
dtype: float64
但df.groupby('A')['B', 'C', 'D'].sum().sum()产生：
B 14.0
C 92.0
D 435.0
dtype: float64
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