Python 如何与大熊猫进行分组和交流？

我有以下类型的数据帧：

    Country     Year    Age     Male    Female
0   Canada      2005    50       400      25
1   Canada      2005    51       100      25
2   Canada      2006    50       100      70
3   Columbia    2005    50       75       75

例如，我想得到任何年龄段的男性+女性的总数，按国家和年份分组。也就是说，我试图理解什么操作可以让我看到一个表，例如

    Country     Year    Total over ages and sexes
0   Canada      2005    550
1   Canada      2006    170
2   Columbia    2005    150

在上面的例子中，值550来自于2005年加拿大的男性和女性总数，无论年龄：因此550=400+25+100+25

我可能需要

groupby

Country和Year，但我不确定如何将年龄和男女总数合并

df["Total"] = df.Male + df.Female
df.groupby(["Country", "Year"]).Total.sum()

输出：

Country   Year
Canada    2005    550
          2006    170
Columbia  2005    150
Name: Total, dtype: int64

更新
Cᴏʟᴅsᴘᴇᴇᴅ's链接版本：

(df.assign(Total=df.Male + df.Female)
   .groupby(['Country', 'Year'])
   .Total
   .sum()
   .reset_index(name='Total over ages and sexes'))

---

你能更清楚一点你所说的“崩溃”是什么意思吗？你是如何得到这些数字的？请对计算进行分解，这会有所帮助。我已经对示例进行了扩展。

df.assign（Total=df.Male+df.Female）。groupby（['Country'，'Year']）。Total.sum（）。重置索引（name='Total over ages and gender'）