Pandas groupby按列聚合sum（）仅提供使用lambda的计数

我一直试图通过使用lambda函数来选择要求和的行（）来聚合一个组中的多个列。我的问题是sum（）只提供一个计数。我在熊猫方面非常平庸，已经搜索过但没有找到答案。任何答案都将不胜感激，我当然非常感谢您抽出时间

groupedByEmployeeShift['Duration1'] = groupedByEmployeeShift['Duration']  ### create a dummy column for ShiftOT below
groupedByEmployeeShift['RoundedInMinutes1'] = groupedByEmployeeShift['RoundedInMinutes']  ### create a dummy column for RoundedInMinutes below
groupedByEmployeeShift['RoundedOutMinutes1'] = groupedByEmployeeShift['RoundedOutMinutes']  ### create a dummy column for RoundedOutMinutes below

shiftStats = groupedByEmployeeShift.groupby('employee').agg(
    WorkLocation = ('WorkedLocation', 'first'),
    AllShifts = ('Duration', 'count'),
    OTShifts = ('Duration1', lambda x: (x > 8).sum()),
    NoRoundedInMinutes = ('RoundedInMinutes', lambda x: (x == 0).sum()),
    NoRoundedOutMinutes = ('RoundedOutMinutes', lambda x: (x == 0).sum()),
    RoundedInMinutes = ('RoundedInMinutes1', lambda x: (x > 0).sum()),
    RoundedOutMinutes = ('RoundedOutMinutes1', lambda x: (x > 0).sum()))

---

lambda函数中的逻辑运算（如

（x>0）

的结果是布尔数组，因此

（x>0）。sum（）

将返回布尔结果的和，这相当于结果数组中

True

实例的计数

---

如果要在条件为

True

时返回

x

上的和，可以使用：

lambda x:x[x>0]。sum（）

非常感谢。成功了。我得到了布尔值，但并不真正理解x[x…需要进一步研究。感谢。表达式

x[x>0]

使用布尔索引，表示“返回数组

x

的子集，其中

x

的所有元素都大于零”。这有更多详细信息：