Python Pandas，从.groupby().Apply()中的GROUP中分割行
问题描述
我有以下代码设置，它们调用和分组By并应用于一个Python Pandas DataFrame。
奇怪的是，如果不完全破坏输出(如调试中所示)，我无法按行分割分组的数据(如df.loc[2:5])，如何删除行并使其提供所需的输出？
任何帮助都将不胜感激，我正在用更复杂的函数在一个更大的示例中运行此程序，但已将问题精确定位到行切片！
编码：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'one' : ['AAL', 'AAL', 'AAPL', 'AAPL'], 'two' : [1, 2, 3, 4]})
def net_func(df):
df_res = daily_func(df, True)
df_res_valid = daily_func(df, False)
df_merge = pd.merge(df_res, df_res_valid)
return df_merge
def daily_func(df, bool_param):
# df.drop(df.head(1).index, inplace=True)
# df = df[1:1]
# df.iloc[1:1,:]
# df.loc[1:1,:]
if bool_param:
df['daily'+str(bool_param)] = 1
else:
df['daily'+str(bool_param)] = 0
return df
print df.groupby('one').apply(net_func)
当前产量：
one two dailyTrue dailyFalse
one
AAL 0 AAL 1 1 0
1 AAL 2 1 0
AAPL 0 AAPL 1 1 0
1 AAPL 2 1 0
所需输出：
one two dailyTrue dailyFalse
one
AAL 1 AAL 2 1 0
AAPL 1 AAPL 2 1 0
理想情况下，我希望能够为每个组逐行切片，例如df.loc[3:5]-这将是完美的！
我尝试评论如下：
输出df.drop(df.head(1).index, inplace=True)：
Empty DataFrame
Columns: [one, two, dailyTrue, dailyFalse]
Index: []
更新：还尝试了df = df[1:1]的输出：
Empty DataFrame
Columns: [one, two, dailyTrue, dailyFalse]
Index: []
更新还尝试了df.iloc[1:1,:]：
one two dailyTrue dailyFalse
one
AAL 0 AAL 1 1 0
1 AAL 2 1 0
AAPL 0 AAPL 1 1 0
1 AAPL 2 1 0
和df.loc[1:1,:]：
one two dailyTrue dailyFalse
one
AAL 0 AAL 1 1 0
1 AAL 2 1 0
AAPL 0 AAPL 1 1 0
1 AAPL 2 1 0
解决方案
考虑使用横截面切片，groupby().apply()后xs，相应地指定每个键：
print df.groupby('one').apply(net_func).xs(0, level=1)
# one two dailyTrue dailyFalse
#one
#AAL AAL 1 1 0
#AAPL AAPL 1 1 0
print df.groupby('one').apply(net_func).xs(1, level=1)
# one two dailyTrue dailyFalse
#one
#AAL AAL 2 1 0
#AAPL AAPL 2 1 0
或者，对元组列表使用multiple indexing：
print df.groupby('one').apply(net_func).ix[[('AAL', 1), ('AAPL', 1)]]
# one two dailyTrue dailyFalse
#one
#AAL 1 AAL 2 1 0
#AAPL 1 AAPL 2 1 0
更多关于Slice(在 pandas 0.14中引入)：
print df.groupby('one').apply(net_func).loc[(slice('AAL','AAPL'),slice(1,1)),:]
# one two dailyTrue dailyFalse
#one
#AAL 1 AAL 2 1 0
#AAPL 1 AAPL 2 1 0