df1拥有A、B两列，df1的C列数值为多条件求和，为同时满足df2中D等于A1、E等于B1的行对应的F列数值之和

要计算df1的C列，根据多个条件从df2中获取对应行的F列数值，并求和，可以使用以下代码：

df1['C'] = df1.apply(lambda row: df2[(df2['D'] == row['A']) & (df2['E'] == row['B'])]['F'].sum(), axis=1)

这将使用`apply()`函数来对df1的每一行进行操作。对于每一行，`lambda`函数将根据条件`(df2['D'] == row['A']) & (df2['E'] == row['B'])`从df2中筛选出满足条件的行，并获取相应的F列数值。然后，`sum()`函数计算这些数值的总和，并将结果赋值给df1的C列。

请注意，上述代码中假设df1和df2具有相同的索引结构，即相应行的A和B值是匹配的。如果索引结构不匹配，您可能需要进行一些预处理操作，例如重新索引或合并数据框，以确保能够正确匹配条件。

相关问题

python dataframe merge 合并 列求和

在Python中，使用pandas库的DataFrame.merge()函数可以合并两个数据帧。首先，我们需要导入pandas库并读取要合并的两个数据帧。然后，指定要合并的列作为键，并选择合并方式。在合并完成后，我们可以使用DataFrame的sum()函数计算各列的和。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取两个数据帧
df1 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
                    'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'],
                    'C': [1, 2, 3, 4]})

df2 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
                    'D': [5, 6, 7, 8]})
                    
# 合并数据帧
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='A')

# 计算列的和
sum_result = merged_df.sum()

print(sum_result)

输出结果为：

A    A0A1A2A3
B    B0B1B2B3
C          10
D          26
dtype: object

上述代码首先定义了两个数据帧df1和df2，然后使用merge函数将它们合并为merged_df。最后，使用sum函数计算每列的总和，并将结果打印出来。在输出结果中，每列的和以列名为索引展示出来。