我试图对groupby第二列中的值求和，但同时也考虑第三列中的值，df就像，
id memo amount
1 pos 1.0
1 pos 2.0
1 neg 3.0
2 pos 4.0
2 pos 5.0
2 neg 6.0
2 neg 7.0
我想通过组id和求和amount每个组，但是，如果memo是pos它是正和neg负，例如，当groupby 1时，总量为0，因为-1.0 - 2.0 + 3.0 = 0。
如果我这样做df.groupby('id')['amount'].sum()，只考虑id和amount专栏中，我想知道如何还需要memo考虑在这里。
所以结果看起来像
id memo amount total_amount
1 pos 1.0 0.0
1 pos 2.0 0.0
1 neg 3.0 0.0
2 pos 4.0 -4.0
2 pos 5.0 -4.0
2 neg 6.0 -4.0
2 neg 7.0 -4.0
分两步进行操作，即可实现所需的目标
df['temp'] = np.where(df.memo == 'pos', df.amount, -df.amount)
df['total_amount'] = df.groupby('id').temp.transform(sum)
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