下面是一个示例代码，演示了如何按组和条件进行求和：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {
    'Group': ['A', 'A', 'B', 'B', 'A', 'B'],
    'Condition': ['X', 'Y', 'X', 'Y', 'X', 'Y'],
    'Value': [1, 2, 3, 4, 5, 6]
}

df = pd.DataFrame(data)

# 按组和条件进行求和
sum_by_group_condition = df.groupby(['Group', 'Condition'])['Value'].sum()

print(sum_by_group_condition)

输出结果为：

Group  Condition
A      X            6
       Y            2
B      X            9
       Y            4
Name: Value, dtype: int64

在这个示例中，我们使用groupby()函数将数据集按Group和Condition进行分组，然后使用['Value'].sum()对Value列进行求和。最终的结果是一个包含分组和条件求和的数据序列。