Pandas условно создает новый фрейм данных с использованием другого

У меня есть список;

orig= [2, 3, 4, -5, -6, -7]

Я хочу создать еще один, в котором записи, соответствующие положительным значениям выше, являются суммой положительных значений, а соответствующие отрицательным значениям являются суммой отрицательных значений. Итак, желаемый результат:

final = [9, 9, 9, 18, 18, 18]

Я делаю это:

raw = pd.DataFrame(orig, columns =['raw'])
raw
   raw
0    2
1    3
2    4
3   -5
4   -6
5   -7

sum_pos = raw[raw> 0].sum()
sum_neg = -1*raw[raw < 0].sum()

final = pd.DataFrame(index = raw.index, columns = ['final'])

final
  final
0   NaN
1   NaN
2   NaN
3   NaN
4   NaN
5   NaN

final.loc[raw >0, 'final'] = sum_pos
KeyError: "[('r', 'a', 'w') ('r', 'a', 'w') ('r', 'a', 'w') ('r', 'a', 'w')\n ('r', 'a', 'w') ('r', 'a', 'w')] not in index"

Итак, в основном я пытался создать пустой фрейм данных, например raw, а затем условно заполнить его. Однако вышеуказанный метод не работает.

Даже когда я пытаюсь создать новый столбец вместо нового df, это не удается:

raw.loc[raw>0, 'final']= sum_pos
KeyError: "[('r', 'a', 'w') ('r', 'a', 'w') ('r', 'a', 'w') ('r', 'a', 'w')\n ('r', 'a', 'w') ('r', 'a', 'w')] not in index"

Лучшее решение, которое я нашел до сих пор, таково:

pd.DataFrame(np.where(raw>0, sum_pos, sum_neg), index= raw.index, columns=['final'])
   final
0    9.0
1    9.0
2    9.0
3   18.0
4   18.0
5   18.0

Однако я не понимаю, что не так с другими подходами. Что-то мне здесь не хватает?