يتم إعطاؤك مقتطف رمز يحدد وظيفة `get_dataframe(root)` ويستخدمها في قسم `__main__` من الكود. مهمتك هي فهم الكود وتحديد وظائفه.

تأخذ الدالة `get_dataframe(root)` الدليل الجذر كمعلمة. ضمن هذه الوظيفة، يتم الحصول على قائمة الدلائل عن طريق استدعاء الدالة `glob.glob(root)`. يتم بعد ذلك فرز هذه الدلائل باستخدام الدالة `sorted()`.

بعد ذلك، يتم استدعاء الدالة `generator_test_img()` باستخدام قائمة الدلائل المصنفة كوسيطة، والتي تُرجع مصفوفة من الصور. يتم تخزين مصفوفة الصور الناتجة في المتغير `image_array`.

بعد ذلك، يتم استدعاء الدالة `numpy_to_csv()` بمعلمتين: `input_image` هي `image_array` التي تم الحصول عليها سابقًا، و`image_number` هي 10. ثم يتم إرجاع القيمة التي تم إرجاعها من `numpy_to_csv()` من `get_dataframe ()` الدالة.

في القسم `__main__`، يتم استدعاء الدالة `get_dataframe()` باستخدام الدليل الجذر `./Test/White/*`، ويتم تعيين إطار البيانات الناتج إلى المتغير `white_df`. بالإضافة إلى ذلك، تتم قراءة ملف CSV المسمى `predict.csv` الموجود في الدليل `./GPU/Ans.026/` باستخدام الوظيفة `pd.read_csv()`، ويتم تعيين إطار البيانات الناتج إلى المتغير `test_df`. .

مهمتك هي كتابة دالة تحسب مجموع كل العناصر الموجودة في إطار البيانات "test_df" وترجع النتيجة.

اكتب دالة:
```بيثون
تعريف account_dataframe_sum(df):
    # الكود الخاص بك هنا
```

**مدخل**
- `df` (pandas DataFrame): إطار بيانات يحتوي على قيم رقمية.

**انتاج**
- إرجاع عدد صحيح يمثل مجموع كافة العناصر الموجودة في إطار البيانات.

**ملحوظة**
- قد تفترض أن إطار البيانات `df` سيحتوي دائمًا على قيم رقمية فقط.
{"evolved_from": null, "kind": "synthetic", "source": "argilla/DistiCoder-dpo-binarized"}