基于每行中的条件对Pandas数据帧中的数据进行计数和求和

，可以使用Pandas库中的groupby和agg函数来实现。

首先，我们需要导入Pandas库并读取数据帧：

import pandas as pd

# 读取数据帧
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5],
                   'B': [True, False, True, False, True],
                   'C': [10, 20, 30, 40, 50]})

接下来，我们可以使用groupby函数按照条件进行分组，并使用agg函数对每个分组进行计数和求和操作：

# 按照条件B进行分组，并计算每个分组中A列的计数和求和
result = df.groupby('B').agg({'A': ['count', 'sum']})

以上代码中，groupby('B')表示按照列B的值进行分组，agg({'A': ['count', 'sum']})表示对分组后的每个分组中的列A进行计数和求和操作。

最后，我们可以打印结果：

print(result)

输出结果如下：

         A    
     count sum
B             
False    2   6
True     3   9

在这个例子中，我们按照列B的值进行分组，得到两个分组：False和True。对于False分组，A列的计数为2，求和为6；对于True分组，A列的计数为3，求和为9。

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