Python Pandas两个条件数据帧groupby运行排序

Question

我正在寻找一种方法来运行两个条件pandas DataFrame groupby方法。我有很多日志要解析，我有以下单个条件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()

当我浏览每个文件时，是否有办法为当前日志打印正在运行的groupby，如...

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

这样可以帮助我在每个日志之后绘制到Excel中，然后处理日志目录。

由于

Answer 1

要使用多个条件，您需要使用逐位&而不是and，还需要根据运算符优先级将条件括在括号中：

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

应该有效

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()