在pandas中创建新的数据帧，每个groupby都有条件

，可以使用groupby和apply方法来实现。

首先，我们需要导入pandas库：

import pandas as pd

然后，我们可以创建一个示例数据帧：

data = {'Group': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C'],
        'Value': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]}
df = pd.DataFrame(data)

现在，我们可以使用groupby方法按照Group列进行分组，并使用apply方法在每个分组上应用自定义函数：

def custom_function(group):
    # 在这里编写你的条件和逻辑
    # 返回符合条件的数据
    return group[group['Value'] > 3]

new_df = df.groupby('Group').apply(custom_function)

在上面的示例中，我们定义了一个自定义函数custom_function，它的功能是筛选出Value列大于3的行。然后，我们使用groupby方法按照Group列进行分组，并使用apply方法将自定义函数应用到每个分组上。最后，将符合条件的数据合并为一个新的数据帧new_df。

这样，我们就创建了一个新的数据帧，其中每个groupby都有条件。

请注意，以上示例中的条件和逻辑是简单的示例，你可以根据实际需求自定义自己的条件和逻辑。

关于pandas的更多信息和使用方法，你可以参考腾讯云的相关产品和文档：