对于给定的数据集，分类求和是一种常见的数据处理操作。下面介绍其中的六种方法：
1. 循环求和：对于每一个类别，创建一个和为0的变量，遍历数据集，将属于该类别的数据加入变量之中，最后得到每个类别的总和。
2. 数据库查询：使用SQL查询语句按照类别分组并聚合求和。
3. Pandas分组求和：使用Pandas库中的groupby函数按照类别分组并聚合求和。
4. Numpy统计函数：使用Numpy库中的统计函数如np.sum按照类别进行统计求和。
5. MapReduce：Hadoop分布式处理框架中的一个MapReduce模型，使用Map函数对数据进行分组，Reduce函数对分组后的数据进行聚合求和。
6. Spark：在Spark分布式处理框架中，使用reduceByKey函数对RDD数据集中的键值对按照键分组，并对每个键分组内的值进行累加求和。
分类求和方法如下：
第一种，公式法；第二种，乘公比错项相减（等差X等比）；第三种，裂项相消法；第四种，倒序相加法；第五种，分组求和法；第六种，拆项求和法。
