pandas/python：在同一列分组中按条件过滤答案

【问题标题】：pandas/python: filter by condition within same column groupingpandas/python：在同一列分组中按条件过滤
【发布时间】：2021-08-31 22:04:44
【问题描述】：

我有一个包含多对相关项目的 df；例如：fxr_dl2_rank.r1 和 fxr_dl2_rank.r1_wp。是否可以过滤所有具有两个阳性结果的相关对？

data = {'item':['fxr_dl2_rank.r1','fxr_dl2_rank.r2','fxr_dl2_rank.r3',
                'fxr_dl2_rank.r4','fxr_dl2_rank.r5',
                'fxr_dl2_rank.r1_wp','fxr_dl2_rank.r2_wp','fxr_dl2_rank.r3_wp',
                'fxr_dl2_rank.r4_wp','fxr_dl2_rank.r5_wp',],
'result':[-0.15,0.13,-0.29,0.18,-0.18,0.00,0.16,0.15,0.17,-0.17]}
df = pd.DataFrame(data)
df

【问题讨论】：

标签： python pandas filter

【解决方案1】：

首先返工'item'以获得公共部分，使用它对行进行分组，检查所有元素是否为正并使用输出进行切片：

group = df['item'].str.replace('_wp$', '', regex=True)
df[df.groupby(group)['result'].transform(lambda s: all(s.ge(0)))]

输出：

                 item  result
1     fxr_dl2_rank.r2    0.13
3     fxr_dl2_rank.r4    0.18
6  fxr_dl2_rank.r2_wp    0.16
8  fxr_dl2_rank.r4_wp    0.17

【讨论】：

【解决方案2】：

您可以使用以下内容：

#create helper column
df["helper"] = df["item"].str[:15]
#filter out all negative values in result
df = df[df["result"] >= 0]

#keep only duplicated rows in helper column
df[df.duplicated(subset="helper", keep=False)]

【讨论】：