在Datetime索引上组合DataFrame，如果索引相同，则对其他行中的值求和

，可以通过使用pandas库来实现。

首先，我们需要确保DataFrame的索引是Datetime类型。可以使用pd.to_datetime()函数将索引转换为Datetime类型，例如：

df.index = pd.to_datetime(df.index)

接下来，我们可以使用groupby()函数将具有相同索引的行进行分组，并对其他行中的值进行求和。假设我们要对列A和列B进行求和，可以使用以下代码：

df_sum = df.groupby(df.index).sum()

这将返回一个新的DataFrame df_sum，其中索引是唯一的Datetime值，并且其他行中的值是相同索引下对应行的求和结果。

对于应用场景，这种操作通常用于时间序列数据的处理，例如股票价格、气象数据等。通过将具有相同时间戳的数据进行求和，可以得到更高层次的汇总数据。

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