replace 2乘1，则groupby.sum：

(df.assign(Col2=df['Col2'].replace(2, 1))
   .groupby(['Col1', 'Col2'], as_index=False).sum()
)

如果要执行多个Map，则为变量：

(df.replace({'Col2': {2: 1}})
   .groupby(['Col1', 'Col2'], as_index=False).sum()
)

输出：

Col1  Col2  Value
0    A     1      2
1    B     1      4
2    B     3      3

我将替换“Col2”中的值，以便groupby方法可以工作。请注意，一旦“Col2”中的值被替换，您就可以使用常规方法来处理任意数量的组列和值列。

import pandas as pd

# Create example data frame
ex_df = pd.DataFrame(
    {
        'Col1': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B'],
        'Col2': [1, 2, 1, 2, 3],
        'Value': [1, 1, 2, 2, 3]
    }
)

# Define mapping 
ex_map = {2: 1}

# Apply mapping to 'Col2' 
solution_df = ex_df.copy()
solution_df['Col2'].replace(ex_map, inplace = True)

# Sum grouping by 'Col1' and 'Col2'
solution_df = solution_df\
    .groupby(['Col1', 'Col2'])\
        .agg({'Value': sum})\
            .reset_index()

print(solution_df)