python - Pandas:分组和条件总和并添加回数据帧

Question

我有一个如下所示的数据框:

ID  Num  Letter  Count
1   17   D       1
1   12   D       2
1   13   D       3
2   17   D       4
2   12   A       5
2   16   D       1
3   16   D       1

目标是在“Num”为(17 或 12)且“Letter”为“D”时对每个“ID”的“Count”值求和，并将计算结果添加回“Total”中的原始数据框。
以下是预期的数据框:

ID  Num  Letter  Count Total
1   17   D       1     3   
1   12   D       2     3   
1   13   D       3     3 
2   17   D       4     4 
2   12   A       5     4 
2   16   D       1     4
3   16   D       1     0

提前致谢!

Answer 1

想法是将不匹配的值替换为 0在 Series.where 然后使用 GroupBy.transform 与 sum :

mask = df['Num'].isin([17,12]) & df['Letter'].eq('D')
df['Total'] = df['Count'].where(mask, 0).groupby(df['ID']).transform('sum')
print (df)
   ID  Num Letter  Count  Total
0   1   17      D      1      3
1   1   12      D      2      3
2   1   13      D      3      3
3   2   17      D      4      4
4   2   12      A      5      4
5   2   16      D      1      4
6   3   16      D      1      0