Pandas/Python 过滤列值的 DF

Question

我一直在寻找一种方法来过滤 df 以获取 groupby 中列中的值，并且在另一个实例中调用该 df 列时也是如此。

例如：

所以要绘制这个 dfs column_betas 如下，但只有当不同的列（称为 column_value）的值像 2?

df['column_betas'] # ( when a different column called `column_value` is 2)

以及下面的内容，当我 运行 是城市列的分组依据时，但仅当 column_value 列 = 2?

df.groupby(['City']).quantile(.5)

我试图避免创建额外的 dfs 来过滤 column_value 的某个值，而是在为特定列值或 groupby 调用该 df 时尝试调用该值.

Answer 1

用

代替df

df[df['column_value']==2]

所以df['column_betas']变成了df[df['column_value']==2]['column_betas']

和df.groupby(['City']).quantile(.5)变成df[df['column_value']==2].groupby(['City']).quantile(.5)

Answer 2

此命令得到df['column_betas"]，其中值列为2:

df[df["value"]==2]["column_betas"]

并且此命令仅对值列中值为 2 的行进行分组

df[df["value"]==2].groupby(["City"])