pandas groupby和布尔选择

假设 s1 是一个 pandas.Series

1. 你可以通过 level 到 pd.Series.sum
2. pd.Series.compress

s2.sum(level=1).compress(lambda s: s.gt(25))

假设 是一个 pandas.DataFrame
还有一个列名 'col'

s.sum(level=1).query('col > 25')

.loc + lambda

序列号

df.groupby('name').a.sum().loc[lambda x: x>20]
Out[492]: 
name
Chn     84
Fra    165
Ind     71

数据帧

df.groupby('name').a.sum().to_frame().loc[lambda x: x['a']>20]
Out[490]: 
        a
name     
Chn    84
Fra   165
Ind    71

数据输入

df=pd.DataFrame({'name':['Ind','Chn','SG','US','SG','US','Ind','Chn','Fra','Fra'],'a':[5,6,3,4,7,12,66,78,65,100]})