根据一个数据帧的行值对另一个数据帧中的列求和

，可以通过以下步骤实现：

1. 首先，确保你已经导入了所需的库，例如pandas库用于数据处理和计算。
2. 读取两个数据帧，假设一个为df1，另一个为df2。
3. 确保df1和df2具有相同的行数，可以使用pandas的shape属性来检查。
4. 使用pandas的sum()函数对df2的列进行求和，可以通过指定axis参数为0来按列求和。
5. 将求和结果添加为新的列到df1中，可以使用pandas的assign()函数来实现。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取两个数据帧
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'C': [7, 8, 9], 'D': [10, 11, 12]})

# 检查行数是否相同
if df1.shape[0] == df2.shape[0]:
    # 对df2的列求和
    sum_df2 = df2.sum(axis=0)
    
    # 将求和结果添加为新的列到df1中
    df1 = df1.assign(Sum=sum_df2)
    
    print(df1)
else:
    print("行数不相同，无法求和")

这段代码中，我们创建了两个示例数据帧df1和df2，然后使用sum()函数对df2的列进行求和，并将求和结果添加为新的列"Sum"到df1中。最后打印输出df1的结果。

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