对不同类别的数据帧中的数据求和

是指将同一类别的数据帧中的数据进行求和操作。不同类别的数据帧可以是指在云计算中不同的数据类型或数据集合，例如数字数据、文本数据、图像数据等。

在云计算中，对不同类别的数据帧中的数据求和可以通过编程语言和相关的库或框架来实现。以下是一个示例的Python代码，用于对不同类别的数据帧中的数据求和：

import pandas as pd

# 创建不同类别的数据帧
data_frame1 = pd.DataFrame({'Category': ['A', 'A', 'B', 'B'],
                            'Value': [1, 2, 3, 4]})
data_frame2 = pd.DataFrame({'Category': ['A', 'B', 'B', 'C'],
                            'Value': [5, 6, 7, 8]})

# 对数据帧中的数据进行求和
sum_by_category = data_frame1.groupby('Category')['Value'].sum()

# 打印求和结果
print(sum_by_category)

上述代码中，首先创建了两个不同类别的数据帧data_frame1和data_frame2，每个数据帧包含一个Category列和一个Value列。然后使用groupby函数按照Category列对Value列进行分组，并使用sum函数对每个组的值进行求和。最后打印了求和结果。

对不同类别的数据帧中的数据求和的应用场景包括统计分析、数据聚合、数据汇总等。例如，在电商领域中，可以对不同类别的商品销售数据进行求和，以了解每个类别的销售额情况。

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