Python np内的熊猫群比。在哪里

我收到以下代码错误：

np.where（df['A'].groupby（[df['B']，df['B_1']]）.sum（）>0,1,0）

错误：

值错误：操作数无法与形状（2013，）（1353，）（）一起广播。

是否可以在

np.where

内执行pandas

groupby

最好的方法是什么

我想

sum

a列

df[a]

where列

df[B]

和

df[B_1]

excel中的公式：

=IF（$J3=$C3，IF（SUMIFS（$S:$S，$A:$A，$A3，$C:$C，$C3）>0,1,0），“”）

python中的公式：

---

df['C']=np.where（df['B'u 1']==df['B']，np.where（df['company']].groupby（[df['company'u id']，df['company'u id.1']]].sum（）>0，无）

Excel的

SUMIFS

根据返回值与输入值长度相同的条件（即计算前后）返回内联聚合

为了获得类似的结果，考虑“熊猫”也返回内联聚集，其中返回列与输入列相同长度。单独运行

groupby（）

会将记录折叠为返回不同长度值的分组

df['C'] = np.where(df['B_1'] == df['B'], 
                   np.where(df.groupby(['company_id', 'company_id.1'])['competing'].transform('sum') > 0, 1, 0),
                   np.nan)

---

请添加一些示例数据并期望输出此问题。您的公式和错误显示不同的代码。上面的错误看起来很有道理，但是“python中的公式”会因为形状不匹配而引发错误。看起来您的输出是二进制的。在这种情况下，您不需要

numpy。其中

，而是使用

astype

int。在

np中出现问题时，您似乎还需要
transform
。其中

，请自行查看参数。在本例中，

df['A'].groupby（[df['B']，df['B_1']]）.sum（）>0

。Python首先运行它，然后将它提供给

where

。还要记住，

其中

需要一个numpy数组（或者首先对输入执行

np.asarray（）

）。大家好，谢谢你们的回复<代码>转换成功了。请参阅下面的Parfait的答案感谢您的帮助和提示-非常有帮助，并且学到了一些新的东西。@Parfait您能看看我的问题吗[