Python 熊猫数据帧调整

我有一些数据如下：

+-----+-------+-------+--------------------+
| Sys | Event | Code  | Duration           |
+-----+-------+-------+--------------------+
|     |     1 |    65 |             355.52 |
|     |     1 |    66 |              18.78 |
|     |     1 |    66 |             223.42 |
|     |     1 |    66 |             392.17 |
|     |     2 |    66 |             449.03 |
|     |     2 |    66 |             506.03 |
|     |     2 |    66 |              73.93 |
|     |     3 |    66 |             123.17 |
|     |     3 |    66 |              97.85 |
+-----+-------+-------+--------------------+

现在，对于每个

code

，我想对所有

Event=1

的

持续时间进行求和，依此类推，而不考虑
Sys
。我该如何处理这个问题？
正如DYZ所说：

df.groupby(['Code', 'Event']).Duration.sum()

输出：

Code  Event
65    1         355.52
66    1         634.37
      2        1028.99
      3         221.02
Name: Duration, dtype: float64

按事件和代码分组，并使用sum（）进行聚合。