匹配并求和来自具有不相等行的2个数据帧的列

匹配并求和来自具有不相等行的两个数据帧的列，可以通过使用数据框架的合并操作和求和函数来实现。

首先，我们需要使用合适的合并方法将两个数据框架进行匹配。常见的合并方法有内连接、左连接、右连接和外连接。具体选择哪种方法取决于数据的特点和需求。

接下来，我们可以使用求和函数对匹配后的列进行求和。根据具体的数据框架结构和需求，可以使用不同的求和函数，如sum()、np.sum()或pandas.DataFrame.sum()。

以下是一个示例代码，演示如何匹配并求和来自具有不相等行的两个数据框架的列：

import pandas as pd

# 创建两个示例数据框架
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [7, 8]})

# 内连接合并两个数据框架
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='A', how='inner')

# 求和匹配后的列
sum_column = merged_df['B_x'] + merged_df['B_y']

# 打印结果
print(sum_column)

在这个示例中，我们首先创建了两个示例数据框架df1和df2。然后，我们使用pd.merge()函数将它们进行内连接合并，根据列'A'进行匹配。接下来，我们使用'+'运算符对匹配后的列'B_x'和'B_y'进行求和，得到sum_column。最后，我们打印出求和结果。

请注意，这只是一个示例代码，具体的实现方式可能因数据框架的结构和需求而有所不同。在实际应用中，您可能需要根据具体情况进行适当的调整和修改。