根据条件删除整个熊猫组

Question

我有这个 df：

       Plate       Route        Speed       Dif     hour
0      0660182      RUTA 66     10          NaN     13
1      939CH001M    RUTA 51     22          33.0    13
2      596NZ008M    RUTA 102    0           34.0    13
3      0790024      RUTA 79     0           33.0    13
4      947CH045M    RUTA 50     28          33.0    13
...     ...     ...     ...     ...     ...
1279634 0120414     RUTA 12     0           NaN     5
1279635 1090016     200826      0           NaN     5
1279636 0350144     RUTA 35     0           NaN     5
1279637 006908      RUTA 106    0           NaN     5
1279638 0340071     RUTA 34     1           NaN     5

每当“Dif”为 60 或更多时，我想过滤板组（每个板有很多寄存器）。因此，使用此处的帖子，我尝试了：

f = lambda df: not df[df['Dif'] < 60].empty
filtered = df.groupby('Plate').filter(f)

我仍然得到这个 groupby 的 Dif 值超过 60。这里有什么问题？否则，如何使用 groupby 进行此过滤？ （尝试使用大于，以防我的逻辑失败，但仍然无法得到它）。

感谢您的帮助。

Answer 1

你可以使用groupby.transform:

# only select groups whose `Dif` are all < 60
mask = (df['Dif']<60).groupby(df['Plate']).transform('all')
df[mask]

或者你的函数：

f = lambda df: (df['Dif']<60).all()
filtered = df.groupby('Plate').filter(f)

请注意，您的原始函数将保留至少一个Dif all。