Как в pandas лаконично записать множество агрегатных функций с условиями?

Question

[ideological]

Привет!

Пример данных:

df = pandas.DataFrame()
df['группы'] = ['a','a','a','b','b','c','c','c','c','d','d']
df['ящиков'] = [1,11,3,11,5,6,11,8,9,10,11]
df['ситуация'] = [0,1,0,1,1,0,1,0,1,0,1]
df

Как обычно это решается на SQL:

SELECT
"группы",
COUNT(DISTINCT CASE WHEN "ситуация" = 1 THEN "ящиков" END) AS "уникальных_ящиков_при_ситуации_1",
SUM(CASE WHEN "ситуация" = 0 THEN "ящиков" END) AS "сумма_ящиков_при_ситуации_0",
..
..
GROUP BY "группы"

Как в pandas лаконично записать множество агрегатных функций с разными условиями по самым разным столбцам? В SQL это пишется очень просто.
Не писать же по-тупому скажем 10 фильтраций df, потом 10 groupby и 10 merge :). Есть какой-то простой удобный вариант?

Answer 1

[Алан Гибизов]

Может, что-то около такого? Я весьма плаваю в SQL и не уверен, что он выдаст в итоге...

import pandas

df = pandas.DataFrame()
df['группы'] = ['a', 'a', 'a', 'b', 'b', 'c', 'c', 'c', 'c', 'd', 'd']
df['ящиков'] = [1, 11, 3, 11, 5, 6, 11, 8, 9, 10, 11]
df['ситуация'] = [0, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1]
print(df[df['ситуация'] == 1].groupby('группы').count())
print(df[df['ситуация'] == 0].groupby('группы').sum())