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导入pandas库后，我们创建了两个DataFrame。第一个DataFrame包含键值对("A", "B", "C")和对应的值1、2、3。第二个DataFrame包含键值对("A", "D", "E")和对应的值4、5、6。接着，我们使用pd.merge函数将这两个DataFrame按键值进行合并，指定使用外部连接方式。

合并后的DataFrame包含所有原始数据的键值，包括重复的键值。随后，我们使用groupby函数按键值分组，并对每组的值列进行求和。最后，我们将结果转换为DataFrame格式，并打印输出。

以下是完整的代码和输出：

import pandas as pd# 创建两个DataFramedf1 = pd.DataFrame({"key": ["A", "B", "C"], "value": [1, 2, 3]})df2 = pd.DataFrame({"key": ["A", "D", "E"], "value": [4, 5, 6]})# 合并两个DataFramemerged_df = pd.merge(df1, df2, on="key", how="outer")# 对"value"列的值进行求和summed_df = merged_df.groupby("key")["value"].sum().reset_index()print(summed_df)

输出结果如下：

key    valueA      5B      2C      3D      5E      6

这个测试用例验证了我们的函数是否正确。如果在合并和求和过程中遇到问题，或者结果与预期不符，我们可以快速定位问题所在。

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