根据条件汇总来自一列数据帧的计数和值总计

，可以通过以下步骤实现：

首先，需要将数据帧加载到内存中，并确保可以对其进行操作。可以使用Python中的pandas库来处理数据帧。
接下来，根据条件对数据帧进行筛选，以获取满足条件的数据子集。可以使用pandas库的条件筛选功能，例如使用DataFrame的loc或者query方法。
对筛选后的数据子集进行计数和值总计。可以使用pandas库的groupby方法对数据进行分组，并使用count和sum等聚合函数进行计数和值总计。
最后，根据需要，可以将计数和值总计的结果进行展示或者保存。可以使用pandas库的to_csv、to_excel等方法将结果保存为CSV文件或者Excel文件，也可以使用matplotlib库进行可视化展示。

以下是一个示例代码，演示如何根据条件汇总来自一列数据帧的计数和值总计：

import pandas as pd

# 加载数据帧
df = pd.read_csv('data.csv')

# 根据条件筛选数据子集
filtered_df = df.loc[df['条件列'] == '条件值']

# 对筛选后的数据子集进行计数和值总计
count = filtered_df.shape[0]  # 计数
total = filtered_df['数值列'].sum()  # 值总计

# 打印计数和值总计结果
print('计数:', count)
print('值总计:', total)

# 保存结果为CSV文件
filtered_df.to_csv('result.csv', index=False)

在这个示例中，我们假设数据帧已经加载到内存中，并且包含了一个条件列和一个数值列。我们根据条件列的值筛选出满足条件的数据子集，并对数值列进行计数和值总计。最后，打印计数和值总计的结果，并将筛选后的数据子集保存为CSV文件。

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