给定一个NumPy数组，其中第一列的值表示分组依据，如何对相同分组依据的行求和？例如，给定以下数组：
np.array([[1,2,3],
[1,4,6],
[2,3,5],
[2,6,2],
[3,4,8]])
期望的输出为：
[[1,6,9], [2,9,7], [3,4,8]]
2. 解决方案
方法1：使用Pandas GroupBy函数
Pandas提供了一个非常强大的GroupBy函数，可以轻松实现对具有相同值的列求和。具体步骤如下：
- 将NumPy数组转换为Pandas DataFrame：
import pandas as pd
n = np.array([[1,2,3],
[1,4,6],
[2,3,5],
[2,6,2],
[3,4,8]])
df = pd.DataFrame(n, columns = ["First Col", "Second Col", "Third Col"])
2. 使用GroupBy函数对第一列（“First Col”）分组并求和：
df.groupby("First Col").sum()
输出：
First Col Second Col Third Col
0 1 6 9
1 2 9 7
2 3 4 8
方法2：使用NumPy bincount函数
NumPy的bincount函数可以实现对具有相同值的元素进行计数。这里，我们可以利用它来对分组依据进行计数，从而得到分组和。具体步骤如下：
- 使用NumPy的unique函数获取分组依据的唯一值及其对应的索引：
unqA1, id = np.unique(A[:, 0], return_inverse=True)
2. 使用NumPy的bincount函数对索引进行计数，得到分组和：
sums = np.bincount( subs.ravel(), weights=A[:,1:].ravel() )
3. 将分组依据的唯一值和分组和组合成输出数组：
out = np.append(unqA1[:,None],sums.reshape(N,-1).T,1)
输出：
[[1 6 9]
[2 9 7]
[3 4 8]]
方法3：使用NumPy cumsum和diff函数
NumPy的cumsum函数可以实现对数组元素的累积求和，diff函数可以实现对数组元素的差分计算。这里，我们可以利用它们来对分组依据进行分组和求和。具体步骤如下：
- 对数组按第一列进行升序排序：
sA = A[np.argsort(A[:,0]),:]
2. 使用NumPy的diff函数获取分组依据的差分，得到分组结束的行掩码：
row_mask = np.append(np.diff(sA[:,0],axis=0)!=0,[True])
3. 使用NumPy的cumsum函数对数组按行累积求和，得到分组和：
cumsum_grps = sA.cumsum(0)[row_mask,1:]
4. 使用NumPy的diff函数对分组和进行差分，得到分组和：
sum_grps = np.diff(cumsum_grps,axis=0)
5. 将分组依据的唯一值和分组和组合成输出数组：
out = np.concatenate((sA[row_mask,0][:,None],counts),axis=1)
输出：
[[1 6 9]
[2 9 7]
[3 4 8]]
方法4：使用NumPy add.at函数
NumPy的add.at函数可以对数组元素进行累加。这里，我们可以利用它来对分组依据进行分组和求和。具体步骤如下：
- 使用NumPy的unique函数获取分组依据的唯一值及其对应的索引：
unq, unq_inv = np.unique(A[:, 0], return_inverse=True)
2. 创建一个输出数组，并初始化第一列为分组依据的唯一值：
out = np.zeros((len(unq), A.shape[1]), dtype=A.dtype)
out[:, 0] = unq
3. 使用NumPy的add.at函数对输出数组按索引累加分组依据的行：
np.add.at(out[:, 1:], unq_inv, A[:, 1:])
输出：
[[1 6 9]
[2 9 7]
[3 4 8]]
