python数组类型分组聚合求和

在Python中，如果你想要对数组类型的对象进行分组并计算每个组的聚合值，比如总和，通常可以使用pandas库，它提供了一套强大的数据处理工具。例如，你可以创建一个DataFrame，然后利用`groupby`函数按照某个列进行分组，再应用`sum`函数求和。

下面是一个简单的例子：

import pandas as pd

# 假设你有一个包含数值的列表
data = [5, 2, 9, 4, 7, 6, 8, 3, 1]

# 将数据转换成pandas Series
series = pd.Series(data)

# 创建一个DataFrame，方便操作
df = pd.DataFrame({'value': series})

# 按照索引进行分组（如果数据有分类标签）
grouped = df.groupby(level=0).sum()  # 如果无分类，level=0表示默认按行索引

# 或者指定分组键
grouped = df.groupby('value').sum()

print(grouped)

在这个例子中，如果你的数据是有类别标签的，`level=0`会按照行索引来分组；如果没有类别，直接`groupby()`会按数值大小分组，并求和。