Python 如何从sum中排除列中的单元格

我有下面的数据集，我想计算每个学校“笔记”的总和，学校“B”除外，我想等于零或缺失

 student school  notes   nbr_of_student_per_school
    1         A      12                     45
    1         A      13                     45
    2         A      10                     45
    3         B      13                     -
    4         C      16                     46
    5         A      10                     45
    6         C      20                     46
    7         C      10                     46
    8         B      11                     -

df.groupby(['Country'])['notes'].sum()

试试这个：

df.query('school != "B"').groupby('school')['notes'].sum()

因此，您只选择数据帧的子集，其中学校不是B

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编辑：

另一种方法是：评论：

# calculate mean
df['new_col'] = df.groupby('school')['notes'].transform('sum')

# now set B school sum to np.nan
df.loc[df['school'] == 'B', 'new_col'] = np.nan

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在school B等于0的情况下执行临时数据帧，然后在该临时数据帧上执行groupby，这是一个解决方案吗？我的数据库比该临时数据帧大，并且需要每天更新，因此在单个数据库中进行更改比在两个数据库中进行更改要好。谢谢好的，因此这就可以了：

df.loc[df['school']！='B'，：].groupby（['Country']）['notes'].sum（）

它用a、C和D以及总和生成一个新的数据框，我该怎么做，如果我想把结果放在同一个数据框中，它用a、C和D以及总和生成一个新的数据框，我该怎么做，如果我想将结果放在相同的数据集中：

df['new_col']=df.query（'school！=“B”）.groupby（'school'）['notes'].transform（'sum'）

我得到了这个异常：异常：无法处理非唯一的多索引！你提供的数据对我有用。但另一种方法请参见我的编辑。