如何在 Pandas 中使用 GroupBy 对负值和正值求和？

在 Pandas 中，可以使用 GroupBy 对数据进行分组并进行统计分析。

一种常见需求是对数据中的负值和正值分别求和，并且要分别对不同的分组进行统计。

下面是一个简单的示例：

import pandas as pd

# 生成示例数据
data = pd.DataFrame({'group': ['A', 'B', 'A', 'B'], 'value': [1, -2, -3, 4]})

# 分组并求和
sum_by_group = data.groupby('group')['value'].sum()

# 输出结果
print('Positive sum:', sum_by_group[sum_by_group > 0], '\nNegative sum:', sum_by_group[sum_by_group < 0])

输出结果如下：

Positive sum: group
B    2
Name: value, dtype: int64 
Negative sum: group
A   -2
Name: value, dtype: int64

以上代码使用 groupby 对数据进行分组，然后使用 sum 方法对每组中的数据进行求和。最后使用条件语句过滤出正值和负值，并按指定格式输出结果。

更多关于 Pandas 的 GroupBy 操作，请参考官方文档：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/groupby.html