Pandas 根据条件删除整个熊猫组

我有这个df：

       Plate       Route        Speed       Dif     hour
0      0660182      RUTA 66     10          NaN     13
1      939CH001M    RUTA 51     22          33.0    13
2      596NZ008M    RUTA 102    0           34.0    13
3      0790024      RUTA 79     0           33.0    13
4      947CH045M    RUTA 50     28          33.0    13
...     ...     ...     ...     ...     ...
1279634 0120414     RUTA 12     0           NaN     5
1279635 1090016     200826      0           NaN     5
1279636 0350144     RUTA 35     0           NaN     5
1279637 006908      RUTA 106    0           NaN     5
1279638 0340071     RUTA 34     1           NaN     5

每当“Dif”为60或更多时，我想过滤板组（每个板有许多寄存器）。所以，我用这里的帖子试着：

f = lambda df: not df[df['Dif'] < 60].empty
filtered = df.groupby('Plate').filter(f)

f=lambda-df:not-df[df['Dif']<60]。空
过滤=df.groupby（'Plate'）。过滤器（f）

对于这个groupby，我仍然得到超过60的Dif值。这里怎么了？或者，如何使用groupby进行此筛选？（尝试使用大于，以防我的逻辑失败，但仍然无法获得）

---

感谢您的帮助。

您可以使用

groupby.transform

：

# only select groups whose `Dif` are all < 60
mask = (df['Dif']<60).groupby(df['Plate']).transform('all')
df[mask]

#仅选择“Dif”均小于60的组
掩码=（df['Dif']
f = lambda df: (df['Dif']<60).all()
filtered = df.groupby('Plate').filter(f)