在使用 groupby 和 transform 的计算中，如何仅在第一次出现时获得聚合结果，而在另一次出现时获得 0？

Question

我想对数据帧进行分组和求和，而不修改索引的数量，但仅将操作应用于第一次出现。

初始 DF：

C1 | Val
a  | 1
a  | 1
b  | 1
c  | 1
c  | 1

想要的后卫：

C1 | Val
a  | 2
a  | 0
b  | 1
c  | 2
c  | 0

我尝试应用以下代码：

df.groupby(['C1'])['Val'].transform('sum')

这有助于将聚合结果传播到总数或行数。但是，transform 似乎没有允许将结果仅应用于第一次或最后一次出现的参数。

确实，我目前得到的是：

C1 | Val
a  | 2
a  | 2
b  | 1
c  | 2
c  | 2

Answer 1

使用pandas.DataFrame.groupby:

s = df.groupby('C1')['Val']
v = s.sum().values
df.loc[:, 'Val'] = 0
df.loc[s.head(1).index, 'Val'] = v
print(df)

输出：

  C1  Val
0  a    2
1  a    0
2  b    1
3  c    2
4  c    0