在groupby中使用三元运算符的Python

有没有办法在groupby条件中使用三元运算符？显然，这种语法是无效的

d = {'name':['bil','bil','bil','jim'],
     'col2': ['acct','law', 'acct2','law'],
     'col3': [1,2,3,55],
     'col4': [1,1,1,2]

    }
df2 = pd.DataFrame(data=d)

df2[['col4']] = df2[['col4']].apply(pd.to_numeric)
df2.groupby(['name','col2'])['col4']\
    .max() if (.max()>30) else ''

你可以用三元数，但我不会告诉你。相反，这里有一个更好的选择-掩盖结果：

v = df2.groupby(['name','col2'])['col4'].max()
v.where(v.gt(30), '')

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在

groupby

中使用

lambda

s会大大降低其运行速度。

如果您想坚持使用三元组，请执行以下操作：

def condition(row):
    return row['col4'].max() if row['col4'].max() > 30 else ''

ds = df2.groupby(['name','col2']).apply(lambda row: condition(row))

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您可以将其包装在函数中并使用

。应用

您希望获得的最终结果是什么？现在还不清楚你要把条件应用到什么地方，首先（你是把它应用到

col4

还是什么？）太棒了，谢谢你教我新东西！