如何在python中使用if语句时迭代pandas groupby对象

我有一个熊猫数据帧df，看起来像这样：

| source_num| source_date| text      | category    |location    | source |
+---------+------------+-------------+-------------+------------+--------+---
|  0      | 15/12/2020 | text1       | cat 1       | loc1       |soucrce1|
|  1      | 15/12/2020 | text2       | cat 2       | loc2       |source 2|
|  2      | 15/12/2020 | text3       | cat 3       | loc2       |source 3|
|  3      | 15/12/2020 | text4       | cat 2       | loc3       |source 2|
| ...     | ...        | ...         |             |            |        |

运行GroupBy函数时 然后过滤位置中的特定值，返回正确答案

grouped = df.groupby(['category','source_num',"source","location"], as_index = False).aggregate('sum')

 grouped.loc[grouped["location"] == "loc2"]

我的问题是，如何执行一个以上的过滤器：

| source_num| source_date| text      | category    |location    | source |
+---------+------------+-------------+-------------+------------+--------+---
|  0      | 15/12/2020 | text1       | cat 1       | loc1       |soucrce1|
|  1      | 15/12/2020 | text2       | cat 2       | loc2       |source 2|
|  2      | 15/12/2020 | text3       | cat 3       | loc2       |source 3|
|  3      | 15/12/2020 | text4       | cat 2       | loc3       |source 2|
| ...     | ...        | ...         |             |            |        |

第一个过滤器：

grouped.loc[grouped["location"] == "loc2"]

第二个过滤器：

grouped.loc[grouped["location"] == "loc2" & grouped["category"] .str.contains('cat1')]

第三个过滤器：

我想我可以通过使用if/else语句迭代groupby来执行上述过滤

基于第一个和第二个过滤器的过滤后的预期结果：

| source_num| source_date| text      | category    |location    | source |
+---------+------------+-------------+-------------+------------+--------+---
|  0      | 15/12/2020 | text2       | cat 2       | loc2       |soucrce2|
|  1      | 15/12/2020 | text3       | cat 3       | loc2       |source 3|

---

其中第一个过滤器已完成，而第二个过滤器未满足if语句，因此系统不会进入第二个过滤器。

如果希望通过

分组

对象使用

if/statements

进行

for

循环

for name, grouped in grouped:
   if ...

---

如果希望使用

If/statements

通过

grouped

对象进行

for

循环

for name, grouped in grouped:
   if ...

---

---

这回答了你的问题吗？请阅读下面链接中的文档，并说明您已经尝试过的内容以及您目前的位置@skuzzy否我想让like for语句在groupby的结果上迭代，然后根据几个if/else语句，最后的结果将显示最终结果。@skuzzy我不明白我在索引方面做了什么？？直到现在，我能够得到groupby对象，而不是执行第一个过滤器。。我想要的是能够执行多个过滤器并将最终结果作为一个数据帧返回。。。。也许我可以在一旁执行每个过滤器，然后将每个过滤器的所有结果合并到一个数据帧中，这是可以做到的？？您不需要for循环迭代来应用条件测试-一个或多个。

groupby

的结果也位于有效的数据帧中，并遵循与任何其他结果相同的索引规则。请参考我的评论中的链接，了解布尔索引如何处理一个或多个条件子句。Pandas强烈建议不要在数据帧上执行itreation-这是否回答了您的问题？请阅读下面链接中的文档，并说明您已经尝试过的内容以及您目前的位置@skuzzy否我想让like for语句在groupby的结果上迭代，然后根据几个if/else语句，最后的结果将显示最终结果。@skuzzy我不明白我在索引方面做了什么？？直到现在，我能够得到groupby对象，而不是执行第一个过滤器。。我想要的是能够执行多个过滤器并将最终结果作为一个数据帧返回。。。。也许我可以在一旁执行每个过滤器，然后将每个过滤器的所有结果合并到一个数据帧中，这是可以做到的？？您不需要for循环迭代来应用条件测试-一个或多个。

groupby

的结果也位于有效的数据帧中，并遵循与任何其他结果相同的索引规则。请参考我的评论中的链接，了解布尔索引如何处理一个或多个条件子句。熊猫强烈建议不要在数据帧上执行itreation-因此，根据您在

if/语句中的回答，我将
if（grouped.loc[grouped[“location”]=“loc2”]）：grouped.loc[grouped[“location”]=“loc2”]：（grouped.loc[grouped[“location”]=“loc2”&grouped[“category”]）：（grouped.loc[grouped[“location”]==“loc2”&grouped[“category”].str.contains（'cat1'）]否则：…
正确；但是，请记住，如果语句检查bool not数组，则可以使用
all（）
获取
（grouped[“location”]==“loc2”）.all（）的bool
但在我使用名称的地方，您似乎不需要它，请在循环时打印它，然后查看我尝试过了，它崩溃了，并显示以下错误：
ValueError Traceback（最近一次调用）在-->1中显示name，分组在grouped中：ValueError:太多值无法解压缩（预期为2）
so根据你在
if/声明中的回答
if（grouped.loc[grouped[“location”]=“loc2”]）：grouped.loc[grouped[“location”]=“loc2”]elif（grouped.loc[grouped[“location”]=“loc2”&grouped[“category”]）：（grouped.loc[grouped[“location”]=“loc2”&grouped[“category”].str.contains（'cat1'）]else:…

正确；但是，请记住，如果语句检查bool not数组，则可以使用

all（）

获取

（分组的[“位置”]=“loc2”）.all（）的bool

但在我使用名称的地方，您似乎不需要它，请在循环时打印它，然后查看我尝试了，它崩溃了，并显示以下错误：

ValueError Traceback（最近一次调用）在-->1中显示name，分组在grouped中：ValueError:太多值无法解压缩（预期为2）