Question

pandas的Series如何把相同索引的值相加

Answer 1

.1 下边生成一个最简单的Series对象，因为没有给Series指定索引，所以此时会使用默认索引(从0到N-1)。

# 引入Series和DataFrame
In [16]: from pandas import Series,DataFrame
In [17]: import pandas as pd

In [18]: ser1 = Series([1,2,3,4])

In [19]: ser1
Out[19]:
0 1
1 2
2 3
3 4
dtype: int64

　　1.2 当要生成一个指定索引的Series 时候，可以这样：　　

# 给index指定一个list
In [23]: ser2 = Series(range(4),index = ["a","b","c","d"])

In [24]: ser2
Out[24]:
a 0
b 1
c 2
d 3
dtype: int64

　　1.3 也可以通过字典来创建Series对象

In [45]: sdata = {'Ohio': 35000, 'Texas': 71000, 'Oregon': 16000, 'Utah': 5000}

In [46]: ser3 = Series(sdata)
# 可以发现，用字典创建的Series是按index有序的
In [47]: ser3
Out[47]:
Ohio 35000
Oregon 16000
Texas 71000
Utah 5000
dtype: int64

　　在用字典生成Series的时候，也可以指定索引，当索引中值对应的字典中的值不存在的时候，则此索引的值标记为Missing，NA，并且可以通过函数（pandas.isnull，pandas.notnull）来确定哪些索引对应的值是没有的。

In [48]: states = ['California', 'Ohio', 'Oregon', 'Texas']

In [49]: ser3 = Series(sdata,index = states)

In [50]: ser3
Out[50]:
California NaN
Ohio 35000.0
Oregon 16000.0
Texas 71000.0
dtype: float64
# 判断哪些值为空
In [51]: pd.isnull(ser3)
Out[51]:

Answer 2

a.groupby(a.index).sum()