Pandas 数据分组过滤：等效于 SQL 的 GROUP BY HAVING
在数据分析中，经常需要根据应用于数据组的条件来过滤数据。在 SQL 中，HAVING 子句允许进行这种类型的条件过滤。在 Pandas 中，可以使用 groupby 和 filter 操作的组合来实现类似的功能。
为了对 Pandas 中的分组数据应用过滤器，您可以使用 groupby 对象中提供的 filter 方法。此方法接受一个函数作为输入，并将其应用于每个组。如果函数对某个组返回 True，则保留该组；否则，将将其排除。
考虑以下示例：
<code class="language-python">import pandas as pd
df = pd.DataFrame([[1, 2], [1, 3], [5, 6]], columns=['A', 'B'])
# 按列 A 分组数据框
g = df.groupby('A')
# 过滤以包含超过 1 行的组
filtered_df = g.filter(lambda x: len(x) > 1)
print(filtered_df)</code>输出：
<code> A B 0 1 2 1 1 3</code>
在此示例中，groupby 操作为列 A 中的每个不同值创建组对象。然后将 filter 方法应用于每个组对象，并使用函数 len(x) 来确定是否应保留或排除组。在本例中，保留了超过 1 行的组，从而得到过滤后的数据框。
您还可以创建更复杂的过滤函数，只要它们返回布尔值即可。例如，要根据 B 列值的总和过滤组，您可以使用：
<code class="language-python">filtered_df = g.filter(lambda x: x['B'].sum() == 5)</code>
请注意，可能存在一个潜在的错误，即您无法在过滤函数中访问用于分组的列。一种解决方法是使用列名手动分组数据框。
以上是如何通过Pandas条件过滤实现SQL的GROUP BY HAVING功能？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！
