python - Pandas DataFrame 基于布尔条件的分组选择列

Question

我想通过唯一的列名对数据框进行分组，并为每个组计算另一列，但前提是满足第三列的条件：

这将是三列：

df = pd.DataFrame({'col1':['a','b','b'], 'col2':['c1', 'c2', 'c3'], 'col3':[20,10,20]})

ToDo: count col2 for grouped by col1 if col3 == 20
我设法分 3 步完成：

df = df.set_index(['col1'])
df = df.loc[df['col3']==20,'col2']
df.groupby(level=0).count().idxmax()

但我想知道是否可以在一行中使用 lambda 表达式来做到这一点:)

标签： pythonpandasgroup-by

Answer 1

您可以先过滤，然后分组和计数：

df[df['col3']==20].groupby('col1')['col2'].count()