用于转换 pandas groupby 数据框的 Python lambda 函数语法

这应该是一个非常简单的问题。我有两行代码。第一个有效。第二个给出以下错误：

SyntaxError: invalid syntax

这是两行代码。第一行（工作正常）对 off0_on1 == 1 的行进行计数。第二行尝试对 off0_on1 == 0 的行进行计数。

a1['on1'] = a1.groupby('del_month')['off0_on1'].transform(sum)
a1['off0'] = a1.groupby('del_month')['off0_on1'].transform(lambda x: 1 if x == 0)

这是熊猫数据框：

a1 = pd.DataFrame({'del_month':[1,1,1,1,2,2,2,2], 'off0_on1':[0,0,1,1,0,1,1,1]})

有什么建议可以修改上面的第二行代码吗？

Edit:其中两个答案建议使用映射函数，它会产生以下输出。 “on1”列对于我的目的来说是正确的； “off0”列不正确。对于第一个“del_month”，“off0”列应与“on1”列具有相同的结果。对于第二个“del_month”，“off0”列应为全 1（即 1, 1, 1, 1）。

这是我使用以下地图函数时发生的情况（见下图）：

a1['off0'] = a1.groupby('del_month')['off0_on1'].transform(lambda series: map(lambda x: 1 if x == 0 else 0, series))

Edit 2不确定这是否能澄清问题，但最终我希望 pandas 能够轻松完成以下 SQL 代码所做的事情：

select
    del_month
    , sum(case when off0_on1 = 1 then 1 else 0 end) as on1
    , sum(case when off0_on1 = 0 then 1 else 0 end) as off0
from a1
group by del_month
order by del_month

Edit 3 This 新问题 https://stackoverflow.com/questions/53107112/use-pandas-to-group-by-column-and-then-create-a-new-column-based-on-a-condition包含我需要的答案。感谢大家！

当您定义if语句（简写方式）你需要定义else以及。

lambda x: 1 if x == 0 else 0 # For example.

EDIT:

在你的第一个 lambda 中，它实际上是一个系列，所以你需要循环它（例如使用地图）

a1['off0'] = a1.groupby('del_month')['off0_on1'].transform(lambda x: map(lambda value: 1 if value == 0 else 0, x))