先导入数据表，pandas实现sumif函数功能，按条件将每行数求和，并在该行末端加入求和数

可以使用pandas的groupby函数实现sumif的功能，具体代码如下：

import pandas as pd

# 导入数据表
df = pd.read_csv('data.csv')

# 按条件将每行数求和，并在该行末端加入求和数
df['sum'] = df.groupby('condition')['number'].transform('sum')

# 输出结果
print(df)

其中，'data.csv'为数据表文件名，'condition'为条件列名，'number'为需要求和的列名，'sum'为新加的求和列名。该代码会将每行按照条件列进行分组，然后对每组的'number'列进行求和，最后将求和结果加入到每行的末尾。

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先导入数据表，pandas实现sumif函数功能，按条件求和，并在该列末端加入求和数

可以使用 pandas 的 groupby 和 sum 函数来实现 sumif 的功能，具体代码如下：

import pandas as pd

# 导入数据表
df = pd.read_csv('data.csv')

# 按条件求和
sums = df.groupby('条件列')['求和列'].sum()

# 在该列末端加入求和数
df['求和列末端'] = df['条件列'].map(sums)

其中，'条件列' 和 '求和列' 分别是需要按条件求和的列和需要求和的列。最后，将求和结果映射到原数据表中的新列 '求和列末端' 中即可。