pandas.core.groupby.SeriesGroupBy.filter #

系列分组依据。过滤器（func， dropna = True， * args， ** kwargs）[来源] #

从不满足条件的组中过滤元素。

如果组中的元素不满足 func 指定的布尔标准，则会过滤它们。

参数：

函数函数

适用于每个组的标准。应返回 True 或 False。

德普纳布尔​

删除未通过过滤器的组。默认为真；如果为 False，则评估 False 的组将填充 NaN。

返回：

系列

笔记

改变传递的对象的函数可能会产生意外的行为或错误，因此不受支持。 有关更多详细信息，请参阅使用用户定义函数 (UDF) 方法进行变异。

例子

>>> df = pd.DataFrame({'A' : ['foo', 'bar', 'foo', 'bar',
...                           'foo', 'bar'],
...                    'B' : [1, 2, 3, 4, 5, 6],
...                    'C' : [2.0, 5., 8., 1., 2., 9.]})
>>> grouped = df.groupby('A')
>>> df.groupby('A').B.filter(lambda x: x.mean() > 3.)
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Name: B, dtype: int64