我想对大熊猫进行条件聚合，但是有两个条件，我看到了这个Python Pandas Conditional Sum with Groupby，发现确实有用，但是如果我添加另一个条件，例如：
g.apply(lambda x: x[x[x['key2'] == 'one']['data2']<0.4]['data1'].sum())
即添加一个条件，我想将Key2等于1并且data2小于0.4的条件相加。但这不起作用。
这是我得到的错误： 作为索引器提供的不可对齐的布尔系列（布尔系列和被索引对象的索引不匹配
答案 0 :(得分：1)
如果x的行数为N1，则x[x['key2'] == 'one']的行数将为N2 <= N1，并且x[x['key2'] == 'one']['data2']<0.4的行数也将为N2。现在，在最后的x[...]阶段，x有N1行，[...]内部的掩码（即x[x['key2'] == 'one']['data2']<0.4）有N2行。而且，您无法对具有不同长度的布尔掩码的数据帧进行切片。因此，您可以使用@pmarcol的建议：
g.apply(lambda x: x[(x['key2'] == 'one') & (x['data2'] < 0.4)]['data1'].sum())