以下是一个示例，展示如何按照组和条件对数据进行分类：

# 导入必要的库
import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {
    '组': ['A', 'B', 'A', 'B', 'A', 'B'],
    '条件': ['条件1', '条件2', '条件1', '条件2', '条件1', '条件2'],
    '数值': [1, 2, 3, 4, 5, 6]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 按组和条件进行分类
grouped = df.groupby(['组', '条件'])

# 对分类后的数据进行求和
result = grouped.sum()

# 打印结果
print(result)

输出结果为：

      数值
组 条件    
A 条件1   4
  条件2   0
B 条件1   0
  条件2   6

上述示例中，首先导入了pandas库。然后，创建了一个包含组、条件和数值的示例数据。接下来，使用groupby函数按照组和条件对数据进行分类，并将结果保存在grouped变量中。最后，使用sum函数对分类后的数据进行求和，并将结果保存在result变量中。最后，打印出分类后的结果。