Используя пример данных:

df = pd.DataFrame({'key1' : ['a','a','b','b','a'],
               'key2' : ['one', 'two', 'one', 'two', 'one'],
               'data1' : np.random.randn(5),
               'data2' : np. random.randn(5)})

Д.Ф.

    data1        data2     key1  key2
0    0.361601    0.375297    a   one
1    0.069889    0.809772    a   two
2    1.468194    0.272929    b   one
3   -1.138458    0.865060    b   two
4   -0.268210    1.250340    a   one

Я пытаюсь выяснить, как сгруппировать данные по key1 и суммировать только значения data1, где key2 равно 'one'.

Вот что я пробовал

def f(d,a,b):
    d.ix[d[a] == b, 'data1'].sum()

df.groupby(['key1']).apply(f, a = 'key2', b = 'one').reset_index()

Но это дает мне фрейм данных со значениями None

index   key1    0
0       a       None
1       b       None

Есть идеи здесь? Я ищу панды эквивалент следующего SQL:

SELECT Key1, SUM(CASE WHEN Key2 = 'one' then data1 else 0 end)
FROM df
GROUP BY key1

К вашему сведению - я виделусловные суммы для совокупности панд но не смог преобразовать предоставленный там ответ для работы с суммами, а не с счетами.

заранее спасибо