当系统导出的数据不能求和时，这通常意味着数据中存在重复项或者某些数据类型不兼容。以下是一些步骤和建议，可以帮助你解决这一问题：
1. 确认数据源：
- 检查数据导出的来源，确保它来自一个可靠的数据库或数据管理系统。
- 确认数据导出的时间和频率，以及是否有任何变更可能导致数据不一致。
2. 数据清洗：
- 使用数据清洗工具（如excel的“删除重复项”功能、spss的“去除重复值”功能等）来识别并处理重复数据。
- 对于重复的数据，可以选择保留其中一个副本，或者根据业务需求决定如何处理这些数据。
3. 数据转换：
- 如果数据是文本格式，尝试将文本转换为数值型数据。可以使用pandas库中的`to_numeric()`函数进行转换。
- 对于日期或时间戳格式的数据，确保它们是可比较的格式，例如将字符串转换为datetime对象。
4. 数据类型检查：
- 检查数据列的数据类型，确保所有参与求和的数据都是相同的数据类型。
- 对于需要求和的数据列，可以设置数据类型为整数或浮点数，以便进行数学运算。
5. 使用聚合函数：
- 在sql查询中使用聚合函数（如sum、count、avg等），这些函数可以自动去除重复值并计算总和。
- 在python的pandas库中，可以使用groupby和agg方法来实现类似的功能。
6. 自定义函数：
- 编写一个自定义函数，该函数接受数据集作为输入，然后返回一个包含所有唯一值的列表。
- 使用这个函数来过滤掉重复的值，然后再进行求和操作。
7. 数据验证：
- 在执行求和操作之前，对数据集进行验证，确保没有遗漏任何可能的重复值。
- 使用数据可视化工具（如matplotlib或seaborn）来检查数据的分布和模式。
8. 分批处理：
- 如果数据量非常大，可以考虑分批处理数据，每次处理一部分数据，避免一次性加载整个数据集导致内存不足。
- 使用pandas的chunksize参数来控制每次处理的数据量。
9. 考虑数据结构：
- 如果数据结构允许，可以考虑使用数据库的内置函数或第三方库来自动处理重复数据。
- 例如，使用t-sql中的`dbo.truncate`命令来删除重复行。
10. 咨询专家：
- 如果以上步骤都无法解决问题，可能需要咨询数据科学或数据库管理方面的专家。
- 他们可能会提供更专业的建议或解决方案。
总之，解决系统导出数据不能求和的问题需要耐心和细致的工作，通过上述步骤，你应该能够找到合适的方法来解决这一问题。
