Python pandas在应用groupby和size后访问True和False值

在Python中，pandas是一个强大的数据分析工具，而pandas库中的groupby函数可以对数据进行分组操作。当我们对数据进行groupby操作后，可以使用size函数来统计每个分组中的元素个数。

在groupby和size操作后，我们可以通过以下方式访问True和False值：

1. 使用布尔索引：可以通过在DataFrame或Series上使用布尔索引来访问True和False值。例如，假设我们有一个名为df的DataFrame，其中包含一个名为group的分组列和一个名为value的值列。我们可以使用以下代码访问group为True的行：

true_rows = df[df['group'] == True]

同样，我们可以使用以下代码访问group为False的行：

false_rows = df[df['group'] == False]

1. 使用groupby对象的get_group方法：在进行groupby操作后，可以使用groupby对象的get_group方法来获取特定分组的数据。例如，假设我们对DataFrame进行了groupby操作，并将结果保存在名为grouped的变量中。我们可以使用以下代码获取group为True的分组数据：

true_group = grouped.get_group(True)

同样，我们可以使用以下代码获取group为False的分组数据：

false_group = grouped.get_group(False)

需要注意的是，以上方法适用于groupby操作后的结果是DataFrame或Series的情况。如果groupby操作后的结果是GroupBy对象，则需要使用get_group方法来获取特定分组的数据。

总结起来，通过使用布尔索引或groupby对象的get_group方法，我们可以在Python pandas中访问groupby和size操作后的True和False值。这样可以方便我们对数据进行进一步的分析和处理。

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