Python 在熊猫中，如何一次对'n'行进行求和？

给定一个数据帧

     A
0   14
1   59
2   38
3   40
4   99
5   89
6   70
7   64
8   84
9   40
10  30
11  94
12  65
13  29
14  48
15  26
16  80
17  79
18  74
19  69

此数据框有20列。我想一次将

n=5行

分组并汇总。因此，我的输出如下所示：

     A
0  250
1  347
2  266
3  328 

df.rolling\u sum

没有帮助，因为它不允许您在求和时改变步幅

---

还有什么其他方法可以做到这一点？

假设索引是连续的，您可以对

df.index

执行整数除法，然后按索引分组

对于上面的

df

，您可以执行以下操作：

df.index // 5
# Int64Index([0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3, 3], dtype='int64')

获得最终答案只需多做一步，使用和：

---

如果您没有

范围索引

，请先使用，然后使用组。

如果您可以使用和而不是序列来管理数据数组（您始终可以再次构造序列），则可以使用

df.set_index(df.index // 5).sum(level=0)

在这种情况下，它返回

array([250, 347, 266, 328])

---

哦，这是新的。我不知道等级。。。酷…在盲目否决之前，请阅读：问一个标记为重复的问题没有错。同意。而且，这不是完全相同的。它足够近，我不会撤消dup标志。但你的问题是关于金额。另一个问平均数。不同的人会想寻找不同的东西。如果你的问题的措辞最终能引导更多的人找到他们需要的答案，那么你提出了一个有用的问题，即使它是重复的。我还将我的答案添加到了问题@piRSquared，我投了更高的票！谢谢你的支持。@piRSquared我说这个问题肯定是重复的，因为这些问题实际上并不是问如何计算

总和

或

平均值

，而是一般来说如何对这些观察结果进行分组（聚合）。但我同意复制品是有用的。如果不是因为Divakar的回答，我甚至可能关闭另一个，作为这个的复制品，因为短语“一次n行”似乎更常见。无论如何，我不会对反对票做太多解读，因为这里的每个人都有自己的标准，不可能跟得上所有人。

np.add.reduceat(df.A.values, np.arange(0, df.A.size, 5))

array([250, 347, 266, 328])