Python 熊猫：分组依据和条件求和并添加回数据帧

我有一个如下所示的数据框：

ID  Num  Letter  Count
1   17   D       1
1   12   D       2
1   13   D       3
2   17   D       4
2   12   A       5
2   16   D       1
3   16   D       1

目标是当'Num'为（17或12）且'Letter'为'D'时，将每个'ID'的'Count'值相加，并将计算结果加回到'Total'中的原始数据帧中

以下是预期的数据帧：

ID  Num  Letter  Count Total
1   17   D       1     3   
1   12   D       2     3   
1   13   D       3     3 
2   17   D       4     4 
2   12   A       5     4 
2   16   D       1     4
3   16   D       1     0

---

提前谢谢

思想是将中的不匹配值替换为

0

，然后与

sum

一起使用：

mask = df['Num'].isin([17,12]) & df['Letter'].eq('D')
df['Total'] = df['Count'].where(mask, 0).groupby(df['ID']).transform('sum')
print (df)
   ID  Num Letter  Count  Total
0   1   17      D      1      3
1   1   12      D      2      3
2   1   13      D      3      3
3   2   17      D      4      4
4   2   12      A      5      4
5   2   16      D      1      4
6   3   16      D      1      0