Python 从df中的特定值返回序列

我试图返回一个序列，该序列包含来自pandas

df

中特定值的一些加法。具体来说，对于下面的

df

。我想将所有的

X

与所有的

Y

相加。但这些并没有具体的顺序

import pandas as pd

d = ({
    'Item' : ['X','Y','Z','X','Z','Y','Z'],                                     
    'Value' : [10,11,20,21,10,30,31],                                     
     })

df = pd.DataFrame(data=d)

Xs = df.loc[df['Item'] == 'X', 'Value']
Ys = df.loc[df['Item'] == 'Y', 'Value']

Out = Xs + Ys

预期产出：

21
51

---

这里的问题是不同的索引，因此需要相同的索引和

drop=True

：

Out = Xs.reset_index(drop=True) + Ys.reset_index(drop=True)
print (Out)
0    21
1    51
Name: Value, dtype: int64

或者如果可能，使用不同长度的

系列

：

或者，如果序列长度始终相同，则可以求和1d numpy数组：

Out = pd.Series(Xs.values + Ys.values)
print (Out)
0    21
1    51
dtype: int64

---

我更喜欢@jezrael答案，但我想分享我的想法

Xs = df.loc[df['Item'] == 'X', 'Value'].tolist()
Ys = df.loc[df['Item'] == 'Y', 'Value'].tolist()

Out = pd.Series(list(map(sum, zip(Xs, Ys))))

print(Out)

Xs = df.loc[df['Item'] == 'X', 'Value'].tolist()
Ys = df.loc[df['Item'] == 'Y', 'Value'].tolist()

Out = pd.Series(list(map(sum, zip(Xs, Ys))))

print(Out)