Python熊猫两个条件数据框groupby运行排序

Question

我正在寻找一种方法来运行两个条件熊猫DataFrame groupby方法。我有很多日志来解析，我有以下单一条件groupby方法，但有没有办法有两个条件groupby方法？

DF[DF['Feature Enabled'] == 1].groupby([’Feature Active'])[['Value1','Value2']].mean() 

有没有办法打印运行GROUPBY当前日志，因为我经历的每个文件，像...

DF[DF['Iteration'] == CURRENTLOG_ID and DF['Feature Enabled'] == 1].groupby([’Feature Active'])[['Value1','Value2']].mean() 

这将帮助我绘制到Excel中的每个日志为后我一起去处理一个日志目录。

感谢

Answer 1

要使用多个条件，你需要使用逐位&，而不是and，你也需要用括号括由于运算符优先级的条件：

DF[(DF['Iteration'] == CURRENTLOG_ID) & (DF['Feature Enabled'] == 1)].groupby([’Feature Active'])[['Value1','Value2']].mean() 

应该工作

Answer 2

尝试使用masks。

mask_A = DF['Feature Enabled'] == 1 
mask_B = DF['Iteration'] == CURRENTLOG_ID 

subset = DF[mask_A & mask_B].groupby(...).mean()