如何在已分组的数据帧(grouped_df)上按组密钥过滤

在已分组的数据帧(grouped_df)上按组密钥过滤，可以使用filter()函数来实现。

filter()函数用于按照指定的条件筛选数据。在已分组的数据帧上使用filter()函数时，它会按照组密钥对每个组进行筛选，并返回符合条件的数据。

下面是一个示例代码，演示如何在已分组的数据帧上按组密钥过滤：

# 导入必要的库
import pandas as pd

# 创建一个示例数据帧
data = {'Group': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C'],
        'Value': [1, 2, 3, 4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

# 按照Group列进行分组
grouped_df = df.groupby('Group')

# 定义过滤条件的函数
def filter_func(x):
    return x['Value'].sum() > 5

# 在已分组的数据帧上按组密钥过滤
filtered_df = grouped_df.filter(filter_func)

# 打印过滤后的结果
print(filtered_df)

输出结果为：

  Group  Value
2     B      3
3     B      4
4     C      5
5     C      6

在上述示例中，我们首先创建了一个示例数据帧df，其中包含了一个Group列和一个Value列。然后，我们使用groupby()函数按照Group列进行分组，得到了已分组的数据帧grouped_df。

接下来，我们定义了一个过滤条件的函数filter_func，该函数判断每个组的Value列之和是否大于5。然后，我们使用filter()函数在已分组的数据帧上按组密钥过滤，将符合条件的数据保留下来，得到了过滤后的数据帧filtered_df。

最后，我们打印出过滤后的结果，可以看到只有Group为B和C的行被保留下来。

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