根据条件删除 pandas 分组

Question

我有一个包含多个分组的 Pandas 数据框，我想排除某些分组（特定列中）不满足条件的情况。例如，在“crit1”列中存在非数字值的话，删除B组。

我可以根据条件删除特定的列： df.loc[:, (df >< 0).any(axis=0)]，但这并没有删除整个分组。

我无法实现下一步并将其应用于整个组。

name    crit1   crit2
A       0.3     4
A       0.7     6
B       inf     4
B       0.4     3 

因此，在进行此筛选（仅允许浮点数）后，结果应为：

A     0.3     4
A     0.7     6

- Don

Answer 1

你可以使用 groupby 和 filter，对于你提供的示例，你可以检查一个组中是否存在 np.inf 并在条件上应用 filter：

import pandas as pd
import numpy as np
df.groupby('name').filter(lambda g: (g != np.inf).all().all())
#   name   crit1    crit2
# 0    A     0.3        4
# 1    A     0.7        6

如果谓词只适用于一列，您可以通过g.访问该列，例如：

df.groupby('name').filter(lambda g: (g.crit1 != np.inf).all())
#   name   crit1    crit2
# 0    A     0.3        4
# 1    A     0.7        6

- Psidom

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非常感谢您的快速回复！如果我想仅将过滤应用于一个特定列（因为在其他列中，我不关心'inf'..），我是否需要调整.all()中的一个？ - Don

是的。您可以在lambda函数中指定列，请查看更新后的答案。 - Psidom

好的，这正是我想象中的，但我还是太新了，无法自己找到它，非常感谢！ - Don