Python 3.x 基于一列过滤行'；值并计算总和的百分比（单位为）

给定一个小数据集，如下所示：

   value  input
0      3      0
1      4      1
2      3     -1
3      2      1
4      3     -1
5      5      0
6      1      0
7      1      1
8      1      1

我使用了以下代码：

df['pct'] = df['value'] / df['value'].sum()

但是我想通过排除

input=-1

来计算

pct

，这意味着如果

input

的值是

-1

，那么在这种情况下，对于

2和
4行，将不考虑相应的值来求和，也不需要计算
pct

预期结果如下：

   value  input   pct
0      3      0  0.18
1      4      1  0.24
2      3     -1   NaN
3      2      1  0.12
4      3     -1   NaN
5      5      0  0.29
6      1      0  0.06
7      1      1  0.06
8      1      1  0.06

我怎么能在熊猫身上做到呢？谢谢。
您可以将未匹配的行通过缺失值求和到序列
s
中，并仅将未匹配的行除以掩码筛选的行，最后一轮除以：

编辑：如果可能需要将缺失值替换为
0
，请使用
where
中的第二个参数将值设置为
0
，对于类似替换缺失值的相同输出，此
系列也可能
求和
：

s = df['value'].where(df['input'] != -1, 0)
df['pct'] = (s / s.sum()).round(2)

print (df)
   value  input   pct
0      3      0  0.18
1      4      1  0.24
2      3     -1  0.00
3      2      1  0.12
4      3     -1  0.00
5      5      0  0.29
6      1      0  0.06
7      1      1  0.06
8      1      1  0.06

谢谢，如果我需要用
0
填写
NaN
？
s = df['value'].where(df['input'] != -1, 0)
df['pct'] = (s / s.sum()).round(2)

print (df)
   value  input   pct
0      3      0  0.18
1      4      1  0.24
2      3     -1  0.00
3      2      1  0.12
4      3     -1  0.00
5      5      0  0.29
6      1      0  0.06
7      1      1  0.06
8      1      1  0.06