Python 3.x Python Dataframe Panda-如果条件匹配，则计算加权和，并对结果进行分组

我想根据

条件

列上的条件计算加权和。 我有以下数据帧：

df = pd.DataFrame({'criteria': [2, 2, 2, 3, 4, 5, 5, 9], 
                   'weight': [1, 2, 3, 1, 2, 1, 2, 3], 
                   'value': [0.2, 0.6, 0.1, 0.9, 0.8, 0.7, 0.3, 0.8]})
print(df)

   criteria  weight  value
0         2       1    0.2
1         2       2    0.6
2         2       3    0.1
3         3       1    0.9
4         4       2    0.8
5         5       1    0.7
6         5       2    0.3
7         9       3    0.8

weight

列的可能值为{1,2,3}

我想计算加权和df['weight']*df['value']当且仅当所有可能的

权重

和相同的

标准

值都有一行时，然后按

标准

值对它们进行分组。剩下的将是

NaN

在我的示例中，只有

df['criteria']==2的行填充此条件

因此，我们将：

   criteria  weighted_sum
0         2           1.7
1         3           NaN
2         4           NaN
3         5           NaN
4         9           NaN

   criteria  weighted_sum
0         2           1.7
1         3           NaN
2         4           NaN
3         5           NaN
4         9           NaN

这个怎么写？非常感谢
 您可以使用
issubset
检查权重是否为组的子集，然后使用
序列求和。其中
：

weights = [1,2,3]
cond = df.groupby('criteria')['weight'].agg(lambda x: set(weights).issubset(set(x)))
(df['weight'].mul(df['value']).groupby(df['criteria']).sum()
                     .where(cond).reset_index(name='weighted_sum'))