在表连接时出现求和错误的解决方法取决于具体的情况和使用的编程语言/工具。以下是一些可能的解决方案。

1. 检查列的数据类型：确保参与求和的列具有正确的数据类型。例如，如果列被错误地识别为字符串而不是数字，会导致求和错误。

# 例子: 使用pandas进行表连接，检查列数据类型
df1['column_name'] = df1['column_name'].astype(int)  # 将列转换为整数类型
df2['column_name'] = df2['column_name'].astype(int)  # 将列转换为整数类型
result = pd.merge(df1, df2, on='column_name')

2. 检查表连接的键值：确认表连接时使用的键值是正确的。键值应该是唯一的，以确保正确的匹配和求和结果。

-- 例子: 使用SQL进行表连接，检查连接键值
SELECT column_name, SUM(column_name)
FROM table1
JOIN table2 ON table1.key = table2.key
GROUP BY column_name;

3. 处理重复的键值：如果表连接的键值存在重复，可能会导致求和错误。在这种情况下，需要先按照键值进行分组，然后再进行求和。

# 例子: 使用pandas进行表连接，处理重复键值
result = pd.merge(df1, df2, on='column_name')
result = result.groupby('column_name').sum().reset_index()

4. 使用合适的聚合函数：在某些情况下，可能需要使用其他聚合函数而不仅仅是求和。根据需求，可以使用平均值、最大值、最小值等聚合函数。

-- 例子: 使用SQL进行表连接，使用平均值进行求和
SELECT column_name, AVG(column_name)
FROM table1
JOIN table2 ON table1.key = table2.key
GROUP BY column_name;

这些解决方案可以根据具体的情况进行调整和修改。最重要的是明确问题，并根据错误的根本原因采取适当的解决措施。