以下是一个按行进行SUMIF和DATEDIF的解决方法的代码示例：

import pandas as pd
from datetime import datetime

# 创建示例数据
data = {'Name': ['John', 'Emily', 'James', 'Amy'],
        'Start Date': ['2022-01-01', '2022-02-01', '2022-03-01', '2022-04-01'],
        'End Date': ['2022-01-31', '2022-02-28', '2022-03-31', '2022-04-30'],
        'Amount': [1000, 2000, 3000, 4000]}
df = pd.DataFrame(data)

# 将日期列转换为日期类型
df['Start Date'] = pd.to_datetime(df['Start Date'])
df['End Date'] = pd.to_datetime(df['End Date'])

# 计算每行的日期差
df['Duration'] = (df['End Date'] - df['Start Date']).dt.days

# 计算每行的总和
df['Total Amount'] = df.apply(lambda row: df.loc[(df['Name'] == row['Name']) & (df['Start Date'] <= row['Start Date']) & (df['End Date'] >= row['End Date']), 'Amount'].sum(), axis=1)

print(df)

这段代码使用了Pandas库来处理数据。首先，将日期列转换为日期类型，然后计算每行的日期差并将结果存储在'Duration'列中。接下来，使用apply函数来逐行计算总和。在lambda函数中，使用条件筛选出符合条件的行，并对它们的'Amount'列求和。最后，将结果存储在'Total Amount'列中。

输出结果如下：

   Name Start Date   End Date  Amount  Duration  Total Amount
0  John 2022-01-01 2022-01-31    1000        30          1000
1  Emily 2022-02-01 2022-02-28    2000        27          2000
2  James 2022-03-01 2022-03-31    3000        30          3000
3    Amy 2022-04-01 2022-04-30    4000        29          4000

以上代码示例中使用了Pandas库来处理数据，通过创建DataFrame对象来存储数据，然后使用Pandas提供的函数和方法进行计算和筛选操作。