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将Pandas数据框架的值按行相加是常见的数据分析需求之一。下面是一个详细的攻略，以及相应的代码实现：

1. 首先，我们需要创建一个Pandas数据框架，例如下面这个简单的例子：

import pandas as pd

data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

输出结果为：

   A  B  C
0  1  4  7
1  2  5  8
2  3  6  9

1. 接下来，我们可以使用sum函数对每一行进行求和操作：

row_sums = df.sum(axis=1)
print(row_sums)

输出结果为：

0    12
1    15
2    18
dtype: int64

在这个例子中，axis=1表示我们要对每一行进行求和操作。

1. 然后，我们可以把每一行的求和结果添加到数据框架中：

df['row_sums'] = row_sums
print(df)

输出结果为：

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

在这个例子中，我们把每一行的求和结果添加到了一个名为row_sums的新列中。

1. 如果你想要把每一行的求和结果作为一个新数据框架进行输出，可以使用pd.DataFrame函数：

new_df = pd.DataFrame({'row_sums': row_sums})
print(new_df)

输出结果为：

   row_sums
0        12
1        15
2        18

这个新数据框架只包含一个名为row_sums的列，其中的值是每一行的求和结果。

以上就是如何将Pandas数据框架的值按行相加的完整攻略，希望能对你有所帮助。