如何使用“groupby”提取数据答案

【问题标题】：How can I extract data using the 'groupby'如何使用“groupby”提取数据
【发布时间】：2016-08-28 19:50:26
【问题描述】：

import pandas as pd

df= pd.DataFrame({'date':[1,2,3,4,5,1,2,3,4,5,1,2,3,4,5],
     'name':list('aaaaabbbbbccccc'),
     'v1':[10,20,30,40,50,10,20,30,40,50,10,20,30,40,50],
     'v2':[10,20,30,40,50,10,20,30,40,50,10,20,30,40,50],
     'v3':[10,20,30,40,50,10,20,30,40,50,10,20,30,40,50]})

a= list(set(list(df.name)))
plus=[]
for i in a:
    sep=df[df.name==i]
    sep2=sep[(sep.v1>=10)&(sep.v2>=20)&(sep.v3<=40)]
    plus.append(sep2)
result=pd.concat(plus)
print(result)

我知道这不是一个很好的例子，

我想按名称单独处理。

在大数据中花费的时间太长

如何使用“groupby”提取数据？

如果使用函数就更好了(def..apply...)

df.groupby(['name'])(df['v1']>20)...????它不能工作......

【问题讨论】：

标签： python python-3.x pandas dataframe

【解决方案1】：

查看你想要的数据集我认为你不需要groupby你的df，你可以简单地过滤它：

In [112]: df.query('v1 >= 10 and v2 >= 20 and v3 <= 40')
Out[112]:
    date name  v1  v2  v3
1      2    a  20  20  20
2      3    a  30  30  30
3      4    a  40  40  40
6      2    b  20  20  20
7      3    b  30  30  30
8      4    b  40  40  40
11     2    c  20  20  20
12     3    c  30  30  30
13     4    c  40  40  40

【讨论】：