在Pandas处理数据的过程中，我们常常会遇到需要对相同索引行进行汇总和统计的情况。那么如何高效地实现DataFrame相同索引行的合并呢?
在Pandas中，可以使用.groupby()和.agg()方法合并相同索引行。
例如，有这样一张DataFrame：
date category value
0 2020-01-01 a 1
1 2020-01-01 b 2
2 2020-01-02 a 3
3 2020-01-02 b 4
4 2020-01-03 a 5
5 2020-01-03 b 6 要合并2020-01-01这天的行，可以这样操作：
df.loc['2020-01-01'].groupby('category').agg({'value'：'sum'})
# 输出：
value
category
a 1
b 2此时category为a的行会合并，value之和为1;category为b的行也会合并，value之和为2。
同理，要合并所有日期的相同category行，可以这样操作：
df.groupby('category').agg({'value'：'sum'})
# 输出：
value
category
a 9
b 12 此时，category为a的所有行会合并，value之和为9;
category为b的所有行也会合并，value之和为12。
所以，Pandas中合并相同索引行的步骤是：文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-456434.html
- 使用.groupby()方法对相同列进行分组，这里我们对category列分组
- 使用.agg()方法选择要统计的列，以及统计方法，这里我们选value列并采用'sum'统计方法
- 最终输出的DataFrame中，索引为我们指定的分组列category，其value值将是所有分组中的值相加
这是一个数据处理中常常会使用的方法，可以高效地对相同索引行进行汇总和统计。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-456434.html
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