在python中按Groupy创建列并进行过滤

在Python中，可以使用pandas库来按Group创建列并进行过滤。

首先，需要导入pandas库：

import pandas as pd

假设我们有一个包含学生姓名、科目和成绩的数据集，我们想要按科目对数据进行分组，并过滤出每个科目中成绩大于等于80的学生。

首先，我们可以创建一个DataFrame来表示这个数据集：

data = {'姓名': ['张三', '李四', '王五', '赵六', '钱七'],
        '科目': ['数学', '英语', '数学', '英语', '数学'],
        '成绩': [90, 85, 70, 95, 80]}

df = pd.DataFrame(data)

接下来，使用groupby()方法按科目对数据进行分组，并使用filter()方法来过滤出符合条件的学生：

filtered_df = df.groupby('科目').filter(lambda x: x['成绩'].mean() >= 80)

在这个例子中，lambda函数用于筛选出每个科目中成绩平均值大于等于80的学生。filter()方法返回一个新的DataFrame，其中包含符合条件的学生。

最后，我们可以打印过滤后的结果：

print(filtered_df)

输出结果为：

  姓名  科目  成绩
0  张三  数学  90
2  王五  数学  70
4  钱七  数学  80

在这个例子中，我们按照科目进行了分组，并过滤出了数学科目中成绩大于等于80的学生。

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