熊猫 groupby 和布尔选择

【问题标题】：pandas groupby and boolean selection熊猫 groupby 和布尔选择
【发布时间】：2018-03-17 09:21:48
【问题描述】：

我经常在pandas做这样的事情：

s2 = s1.groupby(level=1).sum()
s2 = s2[s2>25]

换句话说，我做了一些groupby 操作，然后只想保留满足结果的某些条件的结果。

有没有办法在一行中处理？更具体地说，是否可以在不创建系列然后在第二步中进行布尔选择的情况下做到这一点？

【问题讨论】：

【解决方案1】：

.loc + lambda

系列

df.groupby('name').a.sum().loc[lambda x: x>20]
Out[492]: 
name
Chn     84
Fra    165
Ind     71

数据框

df.groupby('name').a.sum().to_frame().loc[lambda x: x['a']>20]
Out[490]: 
        a
name     
Chn    84
Fra   165
Ind    71

数据输入

df=pd.DataFrame({'name':['Ind','Chn','SG','US','SG','US','Ind','Chn','Fra','Fra'],'a':[5,6,3,4,7,12,66,78,65,100]})

【讨论】：

【解决方案2】：

假设s1 是pandas.Series

s2.sum(level=1).compress(lambda s: s.gt(25))

假设s1 是pandas.DataFrame
并且有一个列名'col'

s.sum(level=1).query('col > 25')

【讨论】：