pandas.core.groupby.SeriesGroupBy.filter # 系列分组依据。过滤器(func, dropna = True, * args, ** kwargs)[来源] # 从不满足条件的组中过滤元素。 如果组中的元素不满足 func 指定的布尔标准,则会过滤它们。 参数: 函数函数适用于每个组的标准。应返回 True 或 False。 德普纳布尔删除未通过过滤器的组。默认为真;如果为 False,则评估 False 的组将填充 NaN。 返回: 系列 笔记 改变传递的对象的函数可能会产生意外的行为或错误,因此不受支持。 有关更多详细信息,请参阅使用用户定义函数 (UDF) 方法进行变异。 例子 >>> df = pd.DataFrame({'A' : ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', ... 'foo', 'bar'], ... 'B' : [1, 2, 3, 4, 5, 6], ... 'C' : [2.0, 5., 8., 1., 2., 9.]}) >>> grouped = df.groupby('A') >>> df.groupby('A').B.filter(lambda x: x.mean() > 3.) 1 2 3 4 5 6 Name: B, dtype: int64