对数据帧中的一列求和，其中一列满足条件，但按另一列分组

Question

我有这样一个数据帧：

        Ref_No  Definition  Total_to_Add
    0   ref1        B            20        
    1   ref2        A            30        
    2   ref1        B            40        
    3   ref2        A            50        
    4   ref1        B            60        
    5   ref2        B            50         
    6   ref1        B            60        
    7   ref2        B            50        
    8   ref1        B            60        

对于每个引用，如果它们是“B”且引用号相同，我想将Total\和\u相加（A将有另一列）。有100个参考号。你知道吗

我可以把满足一个条件的加起来，比如：

df['ANSWER'] = df[df['Definition']=='A']['Total_to_Add'].sum()

或者我可以用这样的参照物来分组：

df['ANSWER']=(df.groupby('Ref_No')['Total_to_Add'].transform('sum'))

但我似乎无法组合这些函数，即创建一个新的列，如果定义为“B”和“total by Ref\u No”，则将其合计

我的目标是输出如下：

        Ref_No  Definition  Total_to_Add  Total_'B'
    0   ref1        B            20        240
    1   ref2        A            30        100
    2   ref1        B            40        240
    3   ref2        A            50        100
    4   ref1        B            60        240
    5   ref2        B            50        100 
    6   ref1        B            60        240
    7   ref2        B            50        100
    8   ref1        B            60        240

感谢你的智慧！谢谢

Answer 1

如果“Definition”==“B”，这将在“Total\u B”列中生成“Total\u to\u Add”的和。df['Total_B']=df[df['Definition']=='B'].groupby(by=['Ref_No','Definition'])['Total_to_Add'].transform('sum')