大熊貓GROUPBY和布爾選擇

Question

我常常最終會做這樣的事情在pandas：

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

在的話，我做了一些groupby操作，然後只保留滿足的結果一定條件下的結果。

在一行中有辦法嗎？更具體地說，是否可以在不創建系列的情況下執行此操作，然後在第二步中執行布爾選擇？

Answer 1

.loc + lambda

SERISE

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

數據框中

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

DataInput中的

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]}) 

Answer 2

假設s1是pandas.Series

1. 你可以通過level到pd.Series.sum
2. pd.Series.compress是得心應手

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

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假設s1是pandas.DataFrame
，並且有一個列名'col'

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