pandas基于另一列中的值创建列,该列被选为条件

我有以下的 df ,

id    match_type    amount    negative_amount
1     exact         10        False
1     exact         20        False
1     name          30        False
1     name          40        False
1     amount        15        True
1     amount        15        True 
2     exact         0         False
2     exact         0         False

我想创建一个列 0_amount_sum 表示(布尔值)如果 amount 对于特定的每个id,sum是否为<=0 match_type ,例如,结果如下 东风 ;

id    match_type    amount    0_amount_sum    negative_amount   
1     exact         10        False           False
1     exact         20        False           False
1     name          30        False           False
1     name          40        False           False
1     amount        15        True            True
1     amount        15        True            True
2     exact         0         True            False
2     exact         0         True            False

对于 id=1 和 match_type=exact , the 数量 总数是30,所以 0-金额总和 是 False . 代码如下:

df = df.loc[df.match_type=='exact']

df['0_amount_sum_'] = (df.assign(
    amount_n=df.amount * np.where(df.negative_amount, -1, 1)).groupby(
    'id')['amount_n'].transform(lambda x: sum(x) <= 0))

df = df.loc[df.match_type=='name']

df['0_amount_sum_'] = (df.assign(
    amount_n=df.amount * np.where(df.negative_amount, -1, 1)).groupby(
    'id')['amount_n'].transform(lambda x: sum(x) <= 0))

df = df.loc[df.match_type=='amount']

df['0_amount_sum_'] = (df.assign(
    amount_n=df.amount * np.where(df.negative_amount, -1, 1)).groupby(
    'id')['amount_n'].transform(lambda x: sum(x) <= 0))

我想知道是否有更好的方法/更有效地做到这一点,特别是当 匹配型 未知,因此代码可以自动枚举所有可能的值,然后进行相应的计算。