pandas 筛选每次成绩都达到指定深度的潜水员

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一个潜水队进行日常训练，教练会记录队员每次潜水的数据，现在需要统计筛选出每次潜水都达到一个指定的深度。

数据源

教练记录的数据如下：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'name': list('aaabbcc'),
    'deep': [-2, -3, -5, -6, -2, -5, -5]
})

# 数据
df
'''
	name	deep
0	a	-2
1	a	-3
2	a	-5
3	b	-6
4	b	-2
5	c	-5
6	c	-5
'''

其中 name 是潜水员的名称，deep 为潜水深度，此为伪造数据。

思路

由于源数据是一个平铺的数据，要得到每个队员的数据，就需要对数据按队员进行分组。分组后，取得每个组（每个队员）的成绩，让这个队员的成绩都小于一个值（比如 -4），这里可以用 all 方法进行操作，如果所有值满足表达式会为 True。通过 all 得到的布尔序列里我们选择为 True 的数据，就是满足条件的队员。

最后用 loc 对原数据进行筛选，条件表达可以用 df.name.isin()。

代码实现

根据思路，最终代码实现过程如下：

# 按运动员分组
df.groupby('name').apply(lambda x: x.deep)
'''
name   
a     0   -2
      1   -3
      2   -5
b     3   -6
      4   -2
c     5   -5
      6   -5
Name: deep, dtype: int64
'''


# 接上，分组后每个运动员所有的成绩小于n，n=-4
selected = df.groupby('name').apply(lambda x: (x.deep < -4).all())
selected
'''
name
a    False
b    False
c     True
dtype: bool
'''

# 接上，筛选出符合的用户
selected[selected].index
# Index(['c'], dtype='object', name='name')

# 最终筛选结果
df.loc[df.name.isin(selected[selected].index.tolist())]
'''
	name	deep
5	c	-5
6	c	-5
'''

# 另外，如果选择出相反的数据，在条件表达式前加 ～ 即可
df.loc[~df.name.isin(selected[selected].index.tolist())]

最终筛选出每次都潜入 4 米以下的队员 C 的所有数据。

pandas 筛选每次成绩都达到指定深度的潜水员

数据源

思路

代码实现

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