Group by and filter based on a condition in pandas (基于pandas中的条件进行分组和筛选)

在pandas中，可以使用groupby函数和条件筛选来实现基于条件的分组和筛选操作。

首先，groupby函数可以根据指定的列或条件将数据集分成多个组。例如，假设我们有一个包含姓名、性别和年龄的数据集，我们想要按照性别进行分组，可以使用以下代码：

grouped = df.groupby('性别')

这将返回一个GroupBy对象，可以对其进行进一步的操作。

接下来，我们可以使用filter函数根据条件筛选数据。例如，我们想要筛选出年龄大于等于18岁的数据，可以使用以下代码：

filtered = grouped.filter(lambda x: x['年龄'] >= 18)

这将返回一个新的DataFrame，其中包含满足条件的数据。

综合起来，我们可以将分组和筛选操作结合起来，实现基于条件的分组和筛选。以下是一个完整的示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例数据集
data = {'姓名': ['张三', '李四', '王五', '赵六'],
        '性别': ['男', '女', '男', '女'],
        '年龄': [20, 18, 22, 19]}
df = pd.DataFrame(data)

# 按照性别进行分组
grouped = df.groupby('性别')

# 筛选出年龄大于等于18岁的数据
filtered = grouped.filter(lambda x: x['年龄'] >= 18)

print(filtered)

输出结果为：

  姓名 性别  年龄
0  张三  男  20
1  李四  女  18
3  赵六  女  19

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