如何使用python/pandas对来自不同数据帧的类别关联的值进行求和？

使用Python和Pandas对来自不同数据帧的类别关联的值进行求和可以通过以下步骤实现：

1. 导入所需的库：

import pandas as pd

1. 创建数据帧：

df1 = pd.DataFrame({'类别': ['A', 'B', 'C'], '值': [1, 2, 3]})
df2 = pd.DataFrame({'类别': ['B', 'C', 'D'], '值': [4, 5, 6]})

1. 使用groupby函数按照类别进行分组，并对值进行求和：

result = pd.concat([df1, df2]).groupby('类别')['值'].sum().reset_index()

1. 打印结果：

print(result)

这样就可以得到来自不同数据帧的类别关联的值的求和结果。

对于这个问题，腾讯云提供了一系列适用于数据处理和分析的产品和服务，例如云数据库 TencentDB、云原生数据库 TDSQL、云服务器 CVM、云函数 SCF 等。您可以根据具体需求选择适合的产品和服务。

更多关于腾讯云产品的信息，请访问腾讯云官方网站：https://cloud.tencent.com/