Python 合并具有相同值的行

我有一个熊猫数据框，如下所示：

         code_module code_presentation  id_student  sum_click
0                AAA             2013J       28400          18

这里您会注意到，有许多行具有相同的

code\u模块、code\u表示、id\u学生

组合 我要做的是合并所有这些重复的行，并在“求和”中对每组单击“求和”

例如，对于顶部行，它们将合并为一行，如下所示：

         code_module code_presentation  id_student  sum_click
0                AAA             2013J       28400          18

在SQL术语中，私钥应该是

code\u模块、code\u表示、id\u学生

组合

在此过程中，我尝试以下列方式使用groupby：

groupby（['id\u student'，'code\u presentation'，'code\u module']）。聚合（{'sum\u click'：'sum'，}）

但这不起作用，因为它提供的学生ID甚至不在我的数据集中，我不明白为什么

此外，groupby似乎不是我想要的，因为它的数据结构不同于标准的pandas数据框架，这正是我想要的

从以下输出中可以看出问题

                                        sum_click
id_student code_presentation code_module           
6516       2014J             AAA               2791
8462       2013J             DDD                646
          2014J             DDD                 10
11391      2013J             AAA                934

第1行和第2行（从0开始编制索引）应该是不同的行，而不是原来的组

df.groupby(['code_module', 'code_presentation', 'id_student']).agg(sum_clicks=('sum_click', 'sum')).reset_index()