根据 Pandas 中的 Where 条件分组

Question

有这样的数据框：

我创建列 'dif_pause' 基于减去 'pause_end' 和 'pause_start' 列值并使用 groupby () 函数进行平均值聚合，就像这样：

pauses['dif_pause'] = pauses['pause_end'] - pauses['pause_start']
pauses['dif_pause'].astype(dt.timedelta).map(lambda x: np.nan if pd.isnull(x) else x.days)

pauses_df=pauses.groupby(["subscription_id"])["dif_pause"].mean().reset_index(name="avg_pause")

我想在 groupby 部分中包括检查是否 pause_end>pause_start（SQL 中 WHERE 子句的一些等价物）。怎么做到的？

谢谢。

Answer 1

看来您需要先 query or boolean indexing 进行筛选：

pauses.query("pause_end > pause_start")
       .groupby(["subscription_id"])["dif_pause"].mean().reset_index(name="avg_pause")

pauses[pauses["pause_end"] > pauses["pause_start"]]
      .groupby(["subscription_id"])["dif_pause"].mean().reset_index(name="avg_pause")

根据 Pandas 中的 Where 条件分组

Grouping by with Where conditions in Pandas

python

where-clause

pandas

pandas-groupby