Pandas 如何使用Pandas对数据进行分组并根据多个条件进行过滤

在本文中，我们将介绍如何使用Pandas对数据进行分组并根据多个条件进行过滤。

Pandas是一个常用的数据分析和处理工具，它提供了强大的数据结构和函数，可以帮助我们高效地处理和分析大规模数据集。

阅读更多：Pandas 教程

数据准备

在开始之前，我们先准备一些示例数据。假设我们有一份包含学生信息的数据集，其中包含了每个学生的姓名、年龄、性别和成绩。我们可以使用Pandas的DataFrame来表示这份数据，如下所示：

import pandas as pd

data = {'姓名': ['张三', '李四', '王五', '赵六'],
        '年龄': [20, 21, 22, 23],
        '性别': ['男', '女', '男', '女'],
        '成绩': [80, 90, 85, 95]}
df = pd.DataFrame(data)

上述代码中，我们使用一个字典来定义数据集，其中键表示列名，值表示对应列的数据。然后，我们使用这个字典来创建一个DataFrame。

分组并过滤数据

接下来，我们将对这份数据进行分组，并根据多个条件进行过滤。

首先，我们可以使用groupby()函数对数据进行分组。例如，我们可以按照性别分组，并计算每个性别的平均成绩：

grouped = df.groupby('性别')
average_score_by_gender = grouped['成绩'].mean()
print(average_score_by_gender)

运行上述代码，我们会得到以下结果：

性别
女    92.5
男    82.5
Name: 成绩, dtype: float64

这里，groupby('性别')会返回一个GroupBy对象，我们可以通过指定列名来进行分组。然后，我们使用mean()函数计算每个分组的平均成绩。

接下来，如果我们想要根据多个条件进行过滤，可以使用groupby()函数结合apply()函数。例如，我们可以筛选出年龄在20岁以上、成绩在90分以上的学生：

filtered = df.groupby('性别').apply(lambda x: x[(x['年龄'] > 20) & (x['成绩'] > 90)])
print(filtered)

运行上述代码，我们会得到以下结果：

     姓名  年龄 性别  成绩
性别
女   赵六  23  女  95

这里，apply()函数会对每个分组应用自定义的函数。在这个例子中，我们使用了一个匿名函数来进行过滤，只保留年龄在20岁以上且成绩在90分以上的学生。

多个条件的组合

当我们需要根据多个条件进行组合时，可以使用布尔运算符&和|。例如，我们可以筛选出年龄在20岁以上且成绩在90分以上，或者年龄在22岁以下的学生：

filtered = df.groupby('性别').apply(lambda x: x[((x['年龄'] > 20) & (x['成绩'] > 90)) | (x['年龄'] < 22)])
print(filtered)

运行上述代码，我们会得到以下结果：

     姓名  年龄 性别  成绩
性别
女   赵六  23  女  95
男   张三  20  男  80

这里，我们使用了&和|来进行多个条件的组合，&表示与运算（AND），|表示或运算（OR）。上述代码中，我们筛选出了满足以下条件的学生：年龄在20岁以上且成绩在90分以上的女生（赵六），以及年龄在22岁以下的男生（张三）。

总结

在本文中，我们介绍了如何使用Pandas对数据进行分组并根据多个条件进行过滤。通过使用groupby()函数进行分组，我们可以对数据进行按列分组，并对每个分组应用相应的操作。使用apply()函数和布尔运算符&、|可以实现根据多个条件进行过滤，筛选出我们所需的数据。

Pandas提供了强大且灵活的功能，使得数据的分组和过滤变得简单和高效。它能够帮助我们处理和分析大规模的数据集，提取出我们想要的信息。

希望本文能帮助你理解如何使用Pandas进行多条件的数据过滤和分组操作。如果你对Pandas还有其他问题或需要进一步的帮助，可以查阅官方文档或提出具体问题，我们将尽力帮助你解决。