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

存在df1和参数code1，df1中存在A、B两列，保留df1中B列等于参数code1的行，保存为df2

你可以使用以下代码来实现这个目标：

df2 = df1[df1['B'] == code1].copy()

这行代码会创建一个新的DataFrame对象df2，其中仅包含df1中'B'列等于参数code1的行。请确保在运行这行代码之前，你已经导入了pandas库并正确加载了df1和code1的值。

以df1的列A=df2的列B为条件，将df1的列A、B、C与df2的列B、C、D合并

您好，我理解您的问题了。要实现您的要求，您可以使用 pandas 库的 merge 函数，代码如下：

import pandas as pd

merged_df = pd.merge(df1, df2, left_on='A', right_on='B')[['A', 'B', 'C', 'D']]

其中 left_on 参数表示 df1 中要以哪一列作为连接键，right_on 参数表示 df2 中要以哪一列作为连接键。最后用索引选取所需的列即可。

希望能帮到您！