当一个是多级索引，另一个不是多级索引时，如何对两个不同形状的数据帧求和

当一个数据帧是多级索引，而另一个数据帧不是多级索引时，可以使用pandas库中的merge函数将两个数据帧进行合并，然后再进行求和操作。

具体步骤如下：

1. 导入pandas库：import pandas as pd
2. 创建两个数据帧，分别为df1和df2。
3. 使用merge函数将两个数据帧进行合并，指定合并的列或索引：merged_df = pd.merge(df1, df2, on='column_name')，其中'column_name'为用于合并的列名或索引名。
4. 对合并后的数据帧进行求和操作，可以使用sum函数：sum_df = merged_df.sum()

需要注意的是，合并操作可能会导致数据帧的形状发生变化，因此在进行求和操作之前，需要确保两个数据帧的列名或索引名能够正确对应。

关于多级索引的概念、分类、优势、应用场景以及腾讯云相关产品和产品介绍链接地址，可以参考以下内容：

概念： 多级索引（MultiIndex）是pandas库中的一种数据结构，它允许在一个轴上拥有多个层次的索引。多级索引可以为数据帧或者系列提供更复杂的索引方式，使得数据的组织和访问更加灵活。

分类： 多级索引可以分为层次化索引和交叉索引两种类型。层次化索引是指在一个轴上的索引具有多个层次，形成一个层次化结构；而交叉索引是指在多个轴上的索引具有多个层次，形成一个交叉的结构。

优势： 多级索引可以提供更灵活的数据组织方式，使得数据的访问更加方便和高效。它可以帮助用户处理具有多个维度的数据，进行更复杂的数据分析和操作。同时，多级索引还可以提高数据的可读性和可视化效果。

应用场景： 多级索引适用于各种需要处理多维数据的场景，例如金融数据分析、股票市场分析、天气数据分析等。它可以帮助用户更好地组织和分析具有多个维度的数据，提取感兴趣的数据子集，并进行统计和可视化分析。

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