当df列中的值达到某个阈值时，获取这些值的部分和

可以通过以下步骤实现：

1. 首先，我们需要导入必要的库和模块，例如pandas用于数据处理和分析。
2. 读取数据集并将其存储在一个DataFrame中。可以使用pandas的read_csv()函数来读取CSV文件，或者使用其他适合的函数来读取不同格式的数据。
3. 确定阈值并筛选出符合条件的行。可以使用pandas的条件筛选功能，例如使用DataFrame的loc[]方法和布尔条件来选择满足条件的行。
4. 获取符合条件的列的部分和。可以使用pandas的sum()函数来计算列的和。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取数据集
df = pd.read_csv('data.csv')

# 确定阈值
threshold = 50

# 筛选出符合条件的行
filtered_df = df.loc[df['column_name'] >= threshold]

# 获取符合条件的列的部分和
partial_sum = filtered_df['column_name'].sum()

print("部分和为:", partial_sum)

在这个示例中，我们假设数据集存储在名为"data.csv"的CSV文件中，列名为"column_name"。我们将阈值设为50，并使用条件筛选功能选择所有大于等于50的行。然后，我们计算符合条件的列的部分和，并将结果打印出来。

请注意，这只是一个示例代码，实际情况中可能需要根据具体的数据集和需求进行适当的修改。