python - 在 Pandas 中过滤然后求和 Groupby 数据

Question

我想找到当“票价”> 100 时 Pandas 数据系列中所有幸存值的总和。 Panda 数据系列是使用 .groupby('Fare') 创建的。

 Name: Survived, dtype: int64
Fare
0.0000      1
4.0125      0
5.0000      0
6.2375      0
6.4375      0
6.4500      0
6.4958      0
6.7500      0
6.8583      0
6.9500      0
6.9750      1
7.0458      0
7.0500      0
7.0542      0
7.1250      0
7.1417      1
7.2250      3
7.2292      4
7.2500      1
7.3125      0
7.4958      1
7.5208      0
7.5500      1
7.6292      0
7.6500      1
7.7250      0
7.7292      0
7.7333      2
7.7375      1
7.7417      0
           ..
80.0000     2
81.8583     1
82.1708     1
83.1583     3
83.4750     1
86.5000     3
89.1042     2
90.0000     3
91.0792     2
93.5000     2
106.4250    1
108.9000    1
110.8833    3
113.2750    2
120.0000    4
133.6500    2
134.5000    2
135.6333    2
146.5208    2
151.5500    2
153.4625    2
164.8667    2
211.3375    3
211.5000    0
221.7792    0
227.5250    3
247.5208    1
262.3750    2
263.0000    2
512.3292    3

我尝试使用这个 fare_df.loc[fare_df.index >100, fare_df[:]].sum() 但出现错误:

pandas.core.indexing.IndexingError: Too many indexers

请帮忙!

Answer 1

这将为您提供您正在寻找的sum():

fare_df[fare_df.Fare > 100]['Survived'].sum()