Python Pandas group by then过滤条件

Python Pandas是一个开源的数据分析和数据处理库，它提供了丰富的数据结构和数据操作功能。在Pandas中，group by是一种常用的数据分组和聚合操作，可以根据某个或多个列的值将数据分成不同的组，并对每个组进行相应的计算或处理。

在group by操作中，可以结合过滤条件来筛选满足特定条件的数据。可以使用布尔表达式作为过滤条件，对每个组进行过滤操作。常用的过滤条件包括等于（==）、不等于（!=）、大于（>）、小于（<）、大于等于（>=）、小于等于（<=）等。

下面是一个示例代码，演示了如何使用group by和过滤条件进行数据处理：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'Alice', 'Bob'],
        'Age': [25, 30, 35, 40, 45],
        'Salary': [5000, 6000, 7000, 8000, 9000]}
df = pd.DataFrame(data)

# 根据Name列进行分组，并计算每个组的平均年龄
grouped = df.groupby('Name')
average_age = grouped['Age'].mean()

# 根据过滤条件筛选出年龄大于30的数据
filtered_data = df[df['Age'] > 30]

print("每个组的平均年龄：")
print(average_age)

print("年龄大于30的数据：")
print(filtered_data)

在上述示例中，首先创建了一个示例数据集df，包含了Name、Age和Salary三列数据。然后使用groupby函数根据Name列进行分组，并使用mean函数计算每个组的平均年龄。接着使用过滤条件df'Age' > 30筛选出年龄大于30的数据。

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