Python 如何对由另一列分组的列中的值求和

我有这个CSV文件：

ID,NAME,CITY,COUNTRY,CPERSON,EMPLCNT,CONTRCNT,CONTRCOST
00000001,Breadpot,Sydney,Australia,Sam.Keng@info.com,250,48,1024.00
00000002,Hoviz,Manchester,UK,harry.ham@hoviz.com,150,7,900.00
00000003,Hoviz,London,UK,hamlet.host@hoviz.com,1500,12800,10510.50
00000004,Grenns,London,UK,grenns@grenns.com,200,12800,128.30
00000005,Magnolia,Chicago,USA,man@info.com,1024,25600,512000.00
00000006,Dozen,San Francisco,USA,dozen@dozen.com,1000,5,1000.20
00000007,Sun,San Francisco,USA,sunny@sun.com,2000,2,10000.01

我想做的是找到拥有最多合同的国家。有些国家在数据框中出现多次，因此我需要找到合同金额最大的国家

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我想总结一下所有国家的合同，然后找出最大的一个，但我想用一种不是暴力的方式。实际上，我想知道如何使用Pandas的groupby函数来解决这个问题。

因此您可以使用sum

groupby

，然后执行

idxmax

df.groupby('COUNTRY')['CONTRCOST'].sum().idxmax()

然后

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这只会返回国家。我还要回电话号码。如下所示：

USA（25607份合同）

@oo92检查更新这是输出：

USA（国家/地区USA 523000.21名称：CONTRCOST，数据类型：float64）合同

这是所需的输出：

USA（25607份合同）

s = df.groupby('COUNTRY')['CONTRCOST'].sum()
s[s==s.max()]