相关疑难解决方法(0)

使用样本数据:

df = pd.DataFrame({'key1' : ['a','a','b','b','a'],
               'key2' : ['one', 'two', 'one', 'two', 'one'],
               'data1' : np.random.randn(5),
               'data2' : np. random.randn(5)})

DF

    data1        data2     key1  key2
0    0.361601    0.375297    a   one
1    0.069889    0.809772    a   two
2    1.468194    0.272929    b   one
3   -1.138458    0.865060    b   two
4   -0.268210    1.250340    a   one

我试图找出如何按key1对数据进行分组,并仅将key2等于'one'的data1值相加.

这是我尝试过的

def f(d,a,b):
    d.ix[d[a] == b, 'data1'].sum()

df.groupby(['key1']).apply(f, a = 'key2', b = 'one').reset_index()

但这给了我一个"无"值的数据框

index   key1    0
0       a       None
1       b       None

这里有什么想法？我正在寻找与以下SQL相当的Pandas:

SELECT Key1, SUM(CASE WHEN …