如何在 Pandas 中将 loc 与管道一起使用？

Question

考虑以下示例

import numpy as np
import pandas as pd

data = {
    'Group': ['A', 'B', 'C', 'D']*3,  # Repeating groups to fill the DataFrame
    'Timestamp': pd.date_range(start='2023-01-01', periods=12, freq='M'),  # Monthly frequency
    'Numeric': np.random.rand(12) * 100,  # Random numeric values scaled up
    'String': ['apple', 'banana', 'cherry', 'date']*3  # Repeating string entries
}

df = pd.DataFrame(data)
df.head()
Out[28]: 
  Group  Timestamp    Numeric  String
0     A 2023-01-31  69.320654   apple
1     B 2023-02-28   1.667633  banana
2     C 2023-03-31  14.211651  cherry
3     D 2023-04-30  40.061005    date
4     A 2023-05-31  23.433903   apple

我知道我可以使用管道进行链接，效果非常好。但是，以下代码行尝试使用

groupby

过滤

.loc

数据帧失败。这里有什么问题呢？管道不只是传递数据帧吗（所以

.loc

应该可以工作）？

(df.groupby('Group')
 .pipe(lambda x: x.loc[x.Numeric <4]))

Traceback (most recent call last):
AttributeError: 'DataFrameGroupBy' object has no attribute 'loc'

Answer 1

如果您想对每个组应用一个函数并使结果成为所有结果的串联，请使用

.apply

:

df.groupby('Group').apply(lambda group: group.loc[group.Numeric < 40])

似乎正在做你想做的事。