将多索引数据帧中的多个列相加，然后将列与结果相加

是一个数据处理操作，可以通过使用Python编程语言和pandas库来实现。

首先，多索引数据帧是指具有多级索引的数据框，可以通过pandas库的MultiIndex来创建。多索引数据帧中的多个列相加可以通过使用pandas的sum()函数来实现。sum()函数可以对数据框的某个轴（行或列）进行求和操作。

在这个操作中，首先需要对多索引数据框进行分组，然后对每组数据进行求和操作。可以使用pandas的groupby()函数将数据框按照索引的某一级别进行分组。接下来，可以使用sum()函数对每组数据进行求和操作。最后，将列与结果相加可以使用pandas的add()函数。

下面是示例代码：

import pandas as pd

# 创建多索引数据框
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [6, 7, 8, 9, 10],
        'C': [11, 12, 13, 14, 15]}
index = pd.MultiIndex.from_tuples([('Group1', 'Index1'), ('Group1', 'Index2'),
                                   ('Group2', 'Index3'), ('Group2', 'Index4'),
                                   ('Group3', 'Index5')], names=['Group', 'Index'])
df = pd.DataFrame(data, index=index)

# 按照第一级索引进行分组，并对每组数据进行求和
grouped = df.groupby(level='Group').sum()

# 将列与结果相加
result = grouped['A'].add(grouped['B'], fill_value=0)

print(result)

在这个示例中，我们首先创建了一个具有多级索引的数据框。然后，我们使用groupby()函数按照第一级索引进行分组，并对每组数据进行求和操作。最后，我们使用add()函数将列A与列B的求和结果相加，fill_value参数用于指定当缺少某一列数据时使用的填充值。

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请注意，以上答案仅供参考，具体的解决方案可能因具体需求和环境而异。