我有一个df包含两栏的数据框，股票代码和交易结果。
我想创建一个新的数据框，其中包含三列-股票行情，交易数量，获利交易。
我已经使用groupby和count函数来获得交易数列，这很好用。
我的问题是第三栏Profitable Trades，其中交易结果> 0，但我还没有找到解决这种情况的方法。
创建DF（可以正常工作）
df = pd.DataFrame(
{'Ticker': ['[BTC]','[ETH]','[LTC]','[BTC]','[ETH]',
'[LTC]','[BTC]','[ETH]','[LTC]'],
'Trade Results': [5,10,5,-5,-10,-5,5,10,5]}
)
| 股票代号 | 交易结果 |
|---|---|
| 比特币 | 5 |
| ETH | 10 |
| LTC | 5 |
| 比特币 | -5 |
| ETH | -10 |
| LTC | -5 |
| 比特币 | 5 |
| ETH | 10 |
| LTC | 5 |
对股票行情进行分组并计数（正常工作）
df_Grouped = df.groupby(['Ticker']).count()
| 股票代号 | 数数 |
|---|---|
| 比特币 | 3 |
| ETH | 3 |
| LTC | 3 |
条件列（我的问题）
这是我无法弄清楚的部分，我的最新尝试在下面，但对有利润的列返回NaN。
df_Grouped['Profitable'] = df.groupby(['Trade Result'] > 0).count()
期望的输出
| 股票代号 | 数数 | 有利可图 |
|---|---|---|
| 比特币 | 3 | 2个 |
| ETH | 3 | 2个 |
| LTC | 3 | 2个 |
您可以这样做：
df_Grouped = df.groupby(['Ticker']).agg({'Trade Results': [('Count', 'count'), ('Profitable', lambda x: len(x[x>0]))]}).reset_index()
输出：
Count Profitable
0 BTC 3 2
1 ETH 3 2
2 LTC 3 2
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