以下是一个示例代码，演示了如何按照不同的求和组合和关键列合并两个数据框：

import pandas as pd

# 创建示例数据框
df1 = pd.DataFrame({'A': ['A1', 'A2', 'A1', 'A2'],
                    'B': ['B1', 'B2', 'B1', 'B2'],
                    'C': [1, 2, 3, 4]})

df2 = pd.DataFrame({'A': ['A1', 'A2', 'A1', 'A2'],
                    'B': ['B1', 'B2', 'B1', 'B2'],
                    'D': [5, 6, 7, 8]})

# 按照'A'和'B'列求和合并两个数据框
df_merged = pd.merge(df1.groupby(['A', 'B']).sum().reset_index(),
                     df2.groupby(['A', 'B']).sum().reset_index(),
                     on=['A', 'B'])

print(df_merged)

输出结果如下：

    A   B  C  D
0  A1  B1  4  12
1  A2  B2  6  14

在示例代码中，首先使用groupby函数对df1和df2进行分组并求和。然后使用merge函数将两个数据框按照关键列['A', 'B']进行合并。最后得到的df_merged包含了按照不同的求和组合和关键列合并后的结果。