Python - 在 groupby 之后根据条件从 pandas.core.series.Series 中删除一行答案

【问题标题】：Python - delete a row based on condition from a pandas.core.series.Series after groupbyPython - 在 groupby 之后根据条件从 pandas.core.series.Series 中删除一行
【发布时间】：2022-01-10 04:29:18
【问题描述】：

按两列case 和area 分组后，我有这个pandas.core.series.Series

case	area
A	1	2494
	2	2323
B	1	59243
	2	27125
	3	14

我只想保留 case A 中的区域，这意味着结果应该是这样的：

case	area
A	1	2494
	2	2323
B	1	59243
	2	27125

我试过这段代码：

a = df['B'][~df['B'].index.isin(df['A'].index)].index
df['B'].drop(a)

它成功了，输出是：

但它并没有将它放在数据框中，它仍然是一样的。

当我分配 drop 的结果时，所有的值都变成了 NaN

df['B'] = df['B'].drop(a)

我该怎么办？

【问题讨论】：

尝试添加.dropna()?
@mitoRibo 我不想删除案例 B 中的所有区域，我想删除案例 A 中不存在的区域
感谢您的解释。我会通过删除你不想要的行然后分组来解决这个问题
@mitoRibo 分组后是不是不能去掉？

标签： python pandas group-by series drop

【解决方案1】：

分组后可以掉线，这是一种方法

import pandas
import numpy as np

np.random.seed(1)

ungroup_df = pd.DataFrame({
    'case':[
        'A','A','A','A','A','A',
        'A','A','A','A','A','A',
        'B','B','B','B','B','B',
        'B','B','B','B','B','B',
    ],
    'area':[
        1,2,1,2,1,2,
        1,2,1,2,1,2,
        1,2,3,1,2,3,
        1,2,3,1,2,3,
    ],
    'value': np.random.random(24),
})

df = ungroup_df.groupby(['case','area'])['value'].sum()
print(df)

#index into the multi-index to just the 'A' areas
#the ":" is saying any value at the first level (A or B)
#then the df.loc['A'].index is filtering to second level of index (area) that match A's
filt_df = df.loc[:,df.loc['A'].index]
print(filt_df)

测试df：

case  area
A     1       1.566114
      2       2.684593
B     1       1.983568
      2       1.806948
      3       2.079145
Name: value, dtype: float64

放下后的输出

case  area
A     1       1.566114
      2       2.684593
B     1       1.983568
      2       1.806948
Name: value, dtype: float64

【讨论】：