要对Altair分层图表进行求和，可以使用Altair的聚合函数和transform_aggregate()函数。下面是一个示例代码，演示如何对一个分层柱状图进行求和：

import altair as alt
from vega_datasets import data

# 加载数据集
source = data.barley()

# 创建分层柱状图
chart = alt.Chart(source).mark_bar().encode(
    x='variety:N',
    y='sum(yield):Q',
    color='site:N'
)

# 对图表进行求和
sum_chart = chart.transform_aggregate(
    sum_yield='sum(yield)',
    groupby=['variety', 'site']
).transform_fold(['sum_yield'], as_=['measure', 'value'])

# 显示图表
sum_chart

在上面的代码中，我们首先加载了一个名为"barley"的数据集。然后，我们创建了一个分层柱状图，x轴表示"variety"（品种），y轴表示"yield"（产量），颜色表示"site"（地点）。

接下来，我们使用transform_aggregate()函数对图表进行求和操作。我们将"sum(yield)"作为聚合函数，同时指定"variety"和"site"作为分组依据。这样，我们就会得到一个包含"variety"、"site"和"sum_yield"的新数据集。

最后，我们使用transform_fold()函数将"sum_yield"字段折叠成两个新的字段"measure"和"value"，这样我们就可以在图表中使用这些新的字段。

最后一行代码用于显示求和后的图表。

希望这个示例能帮助到你！