pyhton代码对成交金额列求和怎么写代码，条件1：证券代码列等于该行的证券代码值

在Python中，如果你有一个Pandas DataFrame，你可以使用`loc`或`query`功能来根据特定条件（证券代码列等于当前行的证券代码）对"成交金额"列进行求和。这里是一个例子：

import pandas as pd

# 假设你的DataFrame名为df，"证券代码"列名为security_code，"成交金额"列名为trading_amount

# 使用loc方法
df['total_amount'] = df.groupby('security_code')['trading_amount'].transform('sum')

# 或者使用query方法（如果DataFrame很大，这可能更高效）
df['total_amount'] = df.query(f'security_code == @df["security_code"].iat').groupby('security_code')['trading_amount'].transform('sum')

# 'total_amount' 列现在将包含每个证券代码对应的成交金额总和

在这个例子中，`iat`用于获取当前行的证券代码值，因为我们在循环外引用了这个值。

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pyhton代码对成交金额列求和怎么写代码，条件1：证券代码列名dm等于该行的证券代码值

在Python中，如果你使用的是pandas库处理数据，你可以使用`groupby`和`sum`函数来计算满足特定条件的成交金额列（假设列名为'amount'）的总和。假设你的DataFrame名为df，且有一列名为'证券代码'，你可以按照以下代码进行操作：

import pandas as pd

# 假设你的DataFrame名为df
df['dm'] = df['证券代码']  # 如果dm列不存在，这里假设你已经将证券代码复制到dm列

# 按照dm列和'证券代码'列进行分组，并求和amount列
total_amount = df[df['dm'] == df['证券代码']]['amount'].sum()

total_amount

这段代码首先将'dm'列设置为与'证券代码'列相同的值，然后根据'dm'列和原始的'证券代码'列进行分组，只保留'dm'与'证券代码'匹配的行，最后计算这些行的'amount'列的和。

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