pandas groupby和布尔选择

Question

我常常在pandas：

中做这样的事情

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

总之，我会做一些groupby操作，然后只想保留符合结果条件的结果。

有没有办法在一行？更具体地说，是否可以在不创建序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

假设s1是pandas.Series

1. 您可以将level传递给pd.Series.sum
2. pd.Series.compress很方便

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

假设s1是pandas.DataFrame
并且列名为'col'

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

Answer 2

createCriteria(Entity.class).add(Restrictions.in("name", new String[] {"foo","bar"})).add(Restrictions.eq("parameter","baz")).add( Projections.groupProperty("name")).add(Projections.groupProperty("id")).list() + .loc

Serise

lambda

数据帧

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

DataInput

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