pandas.core.groupby.SeriesGroupBy.filter#
- SeriesGroupBy.filter(func, dropna=True, *args, **kwargs)[源代码]#
过滤掉不满足标准的组元素。
如果组不满足 func 指定的布尔标准，则会过滤掉来自该组的元素。
- Parameters:
- funcfunction
应用于每个组的标准。应返回 True 或 False。
- dropnabool
删除不通过过滤的组。默认为 True；如果为 False，则评估为 False 的组将用 NaNs 填充。
- Returns:
- Series
Notes
修改传入对象的函数可能会导致意外行为或错误，因此不受支持。有关详细信息，请参阅 使用用户定义函数 (UDF) 方法进行变异 。
Examples
>>> df = pd.DataFrame({'A' : ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', ... 'foo', 'bar'], ... 'B' : [1, 2, 3, 4, 5, 6], ... 'C' : [2.0, 5., 8., 1., 2., 9.]}) >>> grouped = df.groupby('A') >>> df.groupby('A').B.filter(lambda x: x.mean() > 3.) 1 2 3 4 5 6 Name: B, dtype: int64