如何对应另一列的特定值计算某一列的总和？

可以使用 Pandas 库的 groupby() 和 sum() 方法来实现这个功能。假设有一个名为 df 的 Pandas 数据框，其中有两列，分别为 col1 和 col2，我们要对应 col2 中的某个值 value，计算 col1 对应的总和。代码示例如下：

import pandas as pd

# 创建示例数据框
data = {'col1': [1, 2, 3, 4, 5],
        'col2': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C']}
df = pd.DataFrame(data)

# 对 col2 根据特定值进行分组，计算 col1 的总和
value = 'B'
result = df[df['col2'] == value].groupby('col2')['col1'].sum()[value]
print(result)  # 输出结果为 7

上述代码首先创建了一个包含两列的示例数据框 df，然后定义了要对应的值 value，接着使用 df['col2'] == value 对 df 进行筛选，将符合条件的数据进行分组，并计算 col1 的总和。最后，使用 [value] 选择分组后的结果对应的值。运行代码返回结果为 7，即 col2 中为 'B' 的行中 col1 的总和为 7。