Suma condicional de Python Pandas con Groupby

El paso a paso o código que verás en este artículo es la solución más fácil y efectiva que encontramos a esta inquietud o problema.

Solución:

Primer grupo por la columna key1:

In [11]: g = df.groupby('key1')

y luego, para cada grupo, tome el subDataFrame donde key2 es igual a ‘uno’ y sume la columna data1:

In [12]: g.apply(lambda x: x[x['key2'] == 'one']['data1'].sum())
Out[12]:
key1
a       0.093391
b       1.468194
dtype: float64

Para explicar lo que está pasando, veamos el grupo ‘a’:

In [21]: a = g.get_group('a')

In [22]: a
Out[22]:
      data1     data2 key1 key2
0  0.361601  0.375297    a  one
1  0.069889  0.809772    a  two
4 -0.268210  1.250340    a  one

In [23]: a[a['key2'] == 'one']
Out[23]:
      data1     data2 key1 key2
0  0.361601  0.375297    a  one
4 -0.268210  1.250340    a  one

In [24]: a[a['key2'] == 'one']['data1']
Out[24]:
0    0.361601
4   -0.268210
Name: data1, dtype: float64

In [25]: a[a['key2'] == 'one']['data1'].sum()
Out[25]: 0.093391000000000002

Puede ser un poco más fácil/claro hacer esto restringiendo el marco de datos solo a aquellos con key2 igual a uno primero:

In [31]: df1 = df[df['key2'] == 'one']

In [32]: df1
Out[32]:
      data1     data2 key1 key2
0  0.361601  0.375297    a  one
2  1.468194  0.272929    b  one
4 -0.268210  1.250340    a  one

In [33]: df1.groupby('key1')['data1'].sum()
Out[33]:
key1
a       0.093391
b       1.468194
Name: data1, dtype: float64

Creo que hoy con pandas 0.23 puedes hacer esto:

import numpy as np

 df.assign(result = np.where(df['key2']=='one',df.data1,0))
   .groupby('key1').agg('result':sum)

La ventaja de esto es que puede aplicarlo a más de una columna del mismo marco de datos

df.assign(
 result1 = np.where(df['key2']=='one',df.data1,0),
 result2 = np.where(df['key2']=='two',df.data1,0)
  ).groupby('key1').agg('result1':sum, 'result2':sum)

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