大熊猫GROUPBY和布尔选择

Question

我常常最终会做这样的事情在pandas：

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

在的话，我做了一些groupby操作，然后只保留满足的结果一定条件下的结果。

在一行中有办法吗？更具体地说，是否可以在不创建系列的情况下执行此操作，然后在第二步中执行布尔选择？

Answer 1

.loc + lambda

SERISE

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

数据框中

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

假设s1是pandas.Series

1. 你可以通过level到pd.Series.sum
2. pd.Series.compress是得心应手

---

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

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假设s1是pandas.DataFrame
，并且有一个列名'col'

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