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Pandas df.groupby（）给了我错误的总计算。熊猫。努比

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所以我只是在分组后检查最终结果，但列和不匹配。下面是我的代码（最后一个逻辑语句失败，即使总和应该相同）：

顺便说一下，A+V=list（dfM.columns），数据集中没有空行或单元格。（当我在MS Access上进行完全相同的分组时，最后测试的逻辑条件得到满足，因此数据集本身没有任何问题。）

浮点精度，求和不关联。 
dfM = pd.concat([df1,df2])
dfM_V = sum(dfM['SumOfPCS'])

A = ['SOLDTO', 'PICKUP', 'ORIZIP3','ORIGINFACILITYCODE', 'PRODUCT_ID','ACTUALRECIPIENTCOUNTRY', 'LB_BRK','COUNTRY', 'MANIFESTEDDSPPRODUCT']
V = ['SumOfPCS', 'SumOfLBS']

dfM2 = dfM.groupby(A).agg([np.sum])[V]
dfM2 = dfM2.reset_index()
dfM2.columns = dfM2.columns.get_level_values(0)

dfM2_V = sum(dfM2['SumOfPCS']

print(dfM2_V == dfM_V)