Groupby multiple columns&Sum-使用添加的If条件创建新列

错误原因

• 选择多个列的语法 df['column1', 'column2'] 这是错误的。这应该是 df[['column1', 'column2']]
• 即使你使用 df[['column1','column2']] 对于 groupby ,熊猫会提出另一个错误,抱怨石斑鱼应该 one dimensional .这是因为 df[['column1','column2']] 返回作为二维对象的数据帧。

如何修复错误?

艰难之路:

将每个分组列作为一维序列传递给 子句

df['new_column'] = (
        df['value']
          .where(df['value'] > 0)
          .groupby([df['column1'], df['column2']]) # Notice the change
          .transform('sum')
)

简单方法:

首先将屏蔽列的值指定给目标列,然后执行以下操作: 子句 + transform 就像你通常做的那样

df['new_column'] = df['value'].where(df['value'] > 0)
df['new_column'] = df.groupby(['column1', 'column2'])['new_column'].transform('sum')