重复后的Dataframe Sum连续列

是指在一个数据框中，存在多个连续的列，这些列的值是重复的，并且需要对这些连续列进行求和操作。

在云计算领域中，可以使用腾讯云的云原生数据库TencentDB for TDSQL 或者云数据库 TencentDB for MySQL 来存储和管理这样的数据。这些数据库提供了高可用性、高性能、可扩展的特性，适用于大规模数据存储和处理。

对于重复后的Dataframe Sum连续列的应用场景，可以是在金融领域中进行数据分析和统计，例如计算某个时间段内的交易总额、销售总额等。另外，在物流领域中，可以使用这个功能来计算某个时间段内的货物总量、运输总距离等。

下面是一个示例代码，展示了如何使用Python的pandas库对重复后的Dataframe Sum连续列进行求和操作：

import pandas as pd

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

# 对连续列进行求和操作
df['Sum'] = df.iloc[:, 0:].sum(axis=1)

print(df)

输出结果为：

   A  B  C  Sum
0  1  4  7   12
1  1  4  7   12
2  2  5  8   15
3  2  5  8   15
4  3  6  9   18
5  3  6  9   18

在这个示例中，我们创建了一个包含三列数据的Dataframe，并对这三列进行了求和操作，将结果存储在新的一列"Sum"中。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

• 云原生数据库 TencentDB for TDSQL：https://cloud.tencent.com/product/tdsql
• 云数据库 TencentDB for MySQL：https://cloud.tencent.com/product/cdb