Python大熊猫groupby过滤器

史蒂芬妮

具体来说,说我有一个像这样的DataFrame:

appid  mac_id  count

1      a        1 

2      b        1

2      c        1

3      d        1

3      e        1

而且我还有一个:

mac_list = ['b', 'd', 'e']

我想在appid上对这个数据框进行分组,mac_id如果在中则对每个分组过滤器进行分组mac_list最后,每个组的总和(计数)。

对于此DataFrame,结果为:

appid   count

1         0

2         1

3         2

如何使用Pandas做到这一点?

卡特里尔
>>> df = pd.DataFrame({"appid": [1,2,2,3,3], "mac_id": ['a', 'b', 'c', 'd', 'e'], "count": [1,1,1,1,1]})
>>> summer = lambda x: x[x["mac_id"].isin(mac_list)].sum()
>>> df.groupby("appid").apply(summer)["count"]
  18 
appid
1        0
2        1
3        2
Name: count, dtype: object

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