使用Pandas基于另一个数据报中的SumIf计算创建新数据帧

是通过利用Pandas库中的功能来实现的。具体步骤如下：

1. 导入必要的库：

import pandas as pd

1. 读取原始数据报：

data = pd.read_csv('原始数据报.csv')

1. 定义SumIf函数，用于计算符合条件的数据之和：

def SumIf(column, condition):
    return data.loc[data[column] == condition, '数值列'].sum()

这里的column代表条件所在的列名，condition代表条件的具体值，'数值列'是需要求和的列名。

1. 创建新数据帧，并使用SumIf函数计算新的列：

new_data = pd.DataFrame()
new_data['条件列'] = data['条件列'].unique()  # 新数据帧的条件列取自原始数据报中的唯一值

new_data['SumIf结果'] = new_data['条件列'].apply(lambda x: SumIf('条件列', x))  # 使用SumIf函数计算新的列

这里的'条件列'代表需要进行条件判断的列名，'SumIf结果'是新数据帧中计算结果所在的列名。

1. 打印新数据帧：

print(new_data)

这样就可以得到基于另一个数据报中的SumIf计算创建的新数据帧。

总结： Pandas是Python中常用的数据处理和分析库，可以通过其提供的功能实现类似于Excel中SumIf函数的计算。通过读取原始数据报，定义SumIf函数，创建新数据帧，并使用SumIf函数计算新的列，可以得到所需的结果。在实际应用中，可以根据具体的业务需求和数据结构进行相应的调整和优化。

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