向pandas DataFrame添加列，该列是另一个DataFrame中列的各个部分的总和，基于条件

。

要实现这个功能，可以使用pandas库中的merge和groupby函数来实现。具体步骤如下：

1. 首先，使用merge函数将两个DataFrame按照某个共同的列进行合并。假设我们有两个DataFrame，分别为df1和df2，它们有一个共同的列名为"key"。

merged_df = pd.merge(df1, df2, on='key')

1. 接下来，使用groupby函数按照条件对合并后的DataFrame进行分组，并计算每个组的总和。

sum_df = merged_df.groupby('key').sum()

1. 最后，将计算得到的总和列添加到原始的DataFrame中。

df1['sum_column'] = sum_df['column_name']

在上述代码中，"key"是用来合并两个DataFrame的共同列名，"column_name"是要计算总和的列名。

这种方法适用于需要根据条件计算总和的情况，例如根据某个列的取值进行分组，并计算每个组的总和。如果需要根据其他条件进行计算，可以根据实际情况进行修改。

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