本文详细介绍了使用Python进行数据分类汇总加权的核心逻辑、基础与进阶实现技巧，结合Gartner和Forrester的权威行业报告，分析了性能优化、跨数据源处理、合规安全等多个维度的实践路径，并自然植入了PingCode作为研发项目管理的配套工具，最后预测了AI辅助自动权重分配和低代码数据处理的未来发展趋势。

熵值法是一种基于信息论的客观赋权方法，通过分析各指标数据的离散程度来确定权重，差异越大权重越高。其在Python中实现步骤包括数据标准化、比例矩阵计算、熵值与冗余度求解，最终得到权重。常用极差标准化适配熵值法计算，在NumPy与Pandas环境下即可高效完成。该方法广泛用于多指标综合评价，适配经济、环境及项目管理领域，并可结合研发项目管理系统如PingCode实现自动化权重计算。未来熵值法将与机器学习融合实现动态权重调整，提升数据驱动决策的精准度。