Question

这是我的数据框：

df = pd.DataFrame({'sym': list('aaaaaabb'), 'order': [0, 0, 1, 1, 0, 1, 0, 1], 'key': [2, 2, 2, 2, 3, 3, 4, 4],
                   'vol': [1000, 1000, 500, 500, 100, 100, 200, 200]})

我在其中添加了另一列：

df['vol_cumsum'] = df.groupby(['sym', 'key', 'order']).vol.cumsum()

让我们这样定义问题（而不是单词）。检查一下：

df.groupby(['sym', 'key', 'order']).vol_cumsum.last()

现在，我想根据上述groupby忽略其vol_cumsum不匹配的组。在这种情况下，我想从我的df中省略第一组。我想要的df看起来像这样：

4    3      0   a   100         100
5    3      1   a   100         100
6    4      0   b   200         200
7    4      1   b   200         200

Answer 1

将GroupBy.transform与GroupBy.last一起用于Series，其大小与原始DaatFrame相同，然后通过DataFrame.assign和GroupBy.all创建nw列：< / p>

df['vol_cumsum'] = df.groupby(['sym', 'key', 'order']).vol.cumsum()
s = df.groupby(['sym', 'key', 'order']).vol_cumsum.transform('last')
mask = df.assign(new=df['vol_cumsum'].eq(s)).groupby(['sym', 'key', 'order'])['new'].transform('all')

df = df[mask]
print (df)
  sym  order  key  vol  vol_cumsum
4   a      0    3  100         100
5   a      1    3  100         100
6   b      0    4  200         200
7   b      1    4  200         200

根据数据框中的条件删除组-pandas groupby

1 个答案: