如何过滤Pandas GroupBy对象并获取GroupBy对象？

Question

对Pandas groupby操作的结果执行过滤时，它返回一个数据帧。但是假设我想要进行进一步的组计算，我必须再次调用groupby，这似乎有点圆了。有没有更惯用的方法呢？

修改

说明我在说什么：

我们无耻地从Pandas docs和group：

中窃取玩具数据框

>>> dff = pd.DataFrame({'A': np.arange(8), 'B': list('aabbbbcc')})
>>> grouped = dff.groupby('B')
>>> type(grouped)
<class 'pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy'>

这将返回一个groupby对象，我们可以通过该对象进行迭代，执行分组操作等。但是如果我们过滤：

>>> filtered = grouped.filter(lambda x: len(x) > 2)
>>> type(filtered)
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>

我们找回了一个数据帧。是否有一种很好的惯用方法来获取过滤后的组，而不仅仅是属于过滤组的原始行？

Answer 1

如果你想组合一个过滤器和一个聚合，我能想到的最好的方法是使用if内的三元apply组合你的过滤器和聚合，返回None对于筛选的组，然后dropna从最终结果中删除这些行：

grouped.apply(lambda x: x.sum() if len(x) > 2 else None).dropna()

如果您想要遍历这些群组，比如将它们重新组合在一起，您可以使用生成器理解

pd.concat(g for i,g in grouped if len(g)>2)

最终我认为如果groupby.filter有一个返回groupby对象的选项会更好。