如何創建一個根據條件對特定行求和的變量並將其用於其他公式？

Question

我正在嘗試對“unique_id”進行分組，如果“twelve_wks_prior_TF”為真，則對“sum_ni”求和。

這就是我所擁有的，但我不能在其他領域重新使用這個變量。 經過一番研究，我知道我不能重用它，因為索引沒有對齊。

如何重新創建下面的公式並能夠在其他計算中重新使用它？

df_DTO2['twelve_wk_usage'] = df_DTO2[df_DTO2.twelve_wks_prior_TF == True
].groupby(['unique_id'])['sum_ni'].transform(sum))

預先感謝您的任何幫助。

Answer 1

嘗試以下（未經測試的）代碼。 你有過濾True的正確想法。 指定== True是多余的。 如果您通過 boolean 系列，默認情況下，它將過濾True值。 然后，只需從新創建的列中獲取每個組的最大值：

 df_DTO2['twelve_wk_usage'] = df_DTO2[df_DTO2['twelve_wks_prior_TF']].groupby('unique_id')['sum_ni'].transform(sum)
 df_DTO2['twelve_wk_usage'] = df_DTO2.groupby('unique_id')['twelve_wk_usage'].transform(max)
 df_DTO2['current_wk_usage'] = df_DTO2['current_wk_usage'].astype(float)
 df_DTO2['twelve_wk_usage'] = df_DTO2['twelve_wk_usage'].astype(float)
 df_DTO2['12_wk_CGR'] = df_DTO2['current_wk_usage'] / df_DTO2['twelve_wk_usage']
 df_DTO2