数据帧中连续重复元素的对应列之和

是指在一个数据帧（DataFrame）中，找出连续重复的元素，并计算这些元素所在列的和。

在数据分析和处理中，这个问题可以通过以下步骤来解决：

1. 首先，我们需要导入所需的库和模块，例如pandas库用于数据处理和分析。
2. 接下来，我们可以使用pandas的DataFrame来创建一个数据帧，其中包含多个列和行。
3. 然后，我们可以使用pandas的函数和方法来查找连续重复的元素。例如，可以使用df.duplicated()函数来标记数据帧中的重复行。
4. 一旦我们找到了连续重复的元素，我们可以使用pandas的函数和方法来计算这些元素所在列的和。例如，可以使用df.groupby()函数按列进行分组，并使用df.sum()函数计算每个分组的和。
5. 最后，我们可以将结果打印出来或者进行其他进一步的处理。

以下是一个示例代码，演示了如何计算数据帧中连续重复元素的对应列之和：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据帧
data = {'A': [1, 1, 2, 3, 3, 3],
        'B': [4, 4, 5, 6, 6, 6],
        'C': [7, 7, 8, 9, 9, 9]}
df = pd.DataFrame(data)

# 查找连续重复的元素
duplicated_rows = df.duplicated()

# 计算连续重复元素所在列的和
sum_by_column = df[duplicated_rows].sum()

print("连续重复元素所在列的和:")
print(sum_by_column)

这个代码示例中，我们创建了一个包含三列的数据帧，其中列A和列B有连续重复的元素。然后，我们使用duplicated()函数找到了连续重复的行，并使用sum()函数计算了这些行所在列的和。最后，我们将结果打印出来。

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