使用 pandas 的 groupby 后删除一个分组

Question

在pandas中，是否可以通过组名删除groupby对象中的一个组？也就是说，在执行groupby之后，根据其名称删除结果组。

- geomando

Answer 1

对于DataFrame分组的筛选已经进行了讨论。未来的pandas版本中可能会包含一种更方便的方法。

但是目前，以下是我认为最简洁的通过名称筛选GroupBy对象grouped并返回剩余组的DataFrame的方法。

df.drop(grouped.get_group(group_name).index)

这里有一个更通用的方法，源于上面提到的链接：

df[grouped[0].transform(lambda x: x.name != group_name).astype('bool')]

- Dan Allan

---

太棒了。谢谢。这比我希望的更明显一些——不太痛苦。 - geomando

这是否需要我们“重新创建”群组，因为我们只是改变了数据框？是否有任何新的进展可以让我们更轻松地完成这个任务？ - user2051561

Answer 2

似乎没有直接删除groupby对象中的组的方法。我认为你可以在进行groupby之前对这些groupby进行筛选。

df = df[df[group] != group_name]

- waitingkuo

---

也许我误解了变量“group”的含义，但是您不能通过GroupBy对象对DataFrame进行索引。 - Dan Allan

我认为应该是 df = df[df[group_name] != group_label]。但是发帖者使用了 group_name 和 group_label。 - waitingkuo

你如何创建group_name？ - Dan Allan

Answer 3

非常简单，您需要使用filter函数和lambda表达式：

df_filtered = df.groupby('name').filter(lambda x: (x.name == 'cond1' or...(其他条件)))

请注意，如果您想使用多个条件，请将它们放在括号()中。你会得到一个DataFrame而不是GroupObject。

- Ahmad Asmndr

Answer 4

应该很简单：

df.drop(index='group_name',inplace=True)

- FinnHolmsø