python - 如何在 Pandas 中分组和过滤

Question

我在 Pandas 中有以下数据框

   from_exp     to_exp     salary
   5            7          10to12
   5            7          15to20
   0            3          1to3
   2            5          4to6
   5            9          7to8
   5            10         10to12

我想看看 from_exp 的不同薪水范围是 5 年。

所需的数据框

   from_exp       salary_range      count
   5              10to12            2       
   5              15to20            1
   5              7to8              1

我在 pandas 中进行跟踪，但它不起作用。

df.groupby(['from_exp','salary_range']).filter(
           lambda x : x['from_exp'] == '5'
           )['salary'].size()

Answer 1

您需要先过滤，然后分组。您可以使用 query 在一行中完成所有操作:

(df.query('from_exp == 5')
   .groupby(['from_exp', 'salary'], as_index=False)
   .count())

   from_exp  salary  to_exp
0         5  10to12       2
1         5  15to20       1
2         5    7to8       1

由于预过滤步骤，此处无需对“from_exp”进行分组，但我已在此处进行分组以重现您的预期输出。

如果您不特别将“from_exp”作为第一列，请改用value_counts:

(df.query('from_exp == 5')['salary']
   .value_counts()
   .reset_index()
   .set_axis(['salary_range', 'count'], axis=1, inplace=False))

  salary_range  count
0       10to12      2
1       15to20      1
2         7to8      1