将两个数据帧合并为一个，并将总和合计

，可以使用Pandas库中的concat()函数和sum()函数来实现。

首先，使用concat()函数将两个数据帧合并为一个。concat()函数可以按照指定的轴（行或列）将多个数据帧连接在一起。例如，如果两个数据帧分别为df1和df2，可以使用以下代码将它们合并为一个数据帧df：

import pandas as pd

df = pd.concat([df1, df2])

接下来，使用sum()函数将合并后的数据帧中的每一列进行求和。sum()函数可以对指定轴上的数据进行求和。例如，如果要对df中的每一列进行求和，可以使用以下代码：

df_sum = df.sum()

最后，如果需要将求和结果添加到数据帧中，可以使用append()函数将求和结果添加为新的一行。例如，可以使用以下代码将求和结果添加到df的末尾：

df = df.append(df_sum, ignore_index=True)

这样，就将两个数据帧合并为一个，并将总和合计后添加到数据帧中。

在腾讯云的产品中，可以使用腾讯云的云数据库TencentDB来存储和管理数据。TencentDB是一种高性能、可扩展的云数据库服务，支持多种数据库引擎，包括MySQL、SQL Server、MongoDB等。您可以使用TencentDB来存储合并后的数据帧，并进行数据分析和计算。

腾讯云云数据库TencentDB产品介绍链接地址：https://cloud.tencent.com/product/cdb