Проверить внутреннее состояние groupby

У меня есть список идентификаторов следующим образом:

new_list = ['id1', 'id2', 'id3']

И я хочу просмотреть список и выполнить для каждого идентификатора группировку его столбцов. Функция select_subset_interval возвращает определенный фрейм данных для значения i. Реализация этой функции выходит за рамки вопроса.

for i in new_list:
   print("**",i,"**")
   subset = select_subset(i)
   print(subset.groupby(['zone','type'])['counter'].sum())

** id1 **
zone                        type
Hall                        IN      245
                            OUT     0
Room                        IN      165

** id2 **
zone                        type
Pool                        IN      10
                            OUT     301

** id3 **
zone                        type
Room                        IN      165
                            OUT     0

Я хотел бы, чтобы функция отображала только те группы, сумма переменных счетчика которых равна 0 хотя бы для одного значения типа. То есть для приведенного выше примера я просто хочу, чтобы он показывал следующий результат:

** id1 **
zone                        type
Hall                        IN      245
                            OUT     0
Room                        IN      165


** id3 **
zone                        type
Room                        IN      165
                            OUT     0

Я хочу напечатать groupby только для идентификаторов, которые содержат хотя бы одну строку с нулевым значением для их переменной счетчика после суммирования. Надеюсь, вы можете мне помочь.

Пример моего фрейма данных:

подмножество пор я = 'id1'

Я БЫтипзонаприлавок
идентификатор1ВЗал245
идентификатор1ИЗЗал0
идентификатор1ВНомер160
идентификатор1ВНомер5

подмножество por i = 'id2'

Я БЫтипзонаприлавок
идентификатор2ВБассейн10
идентификатор2ИЗБассейн301
идентификатор2ИЗБассейн0

подмножество пор я = 'id3'

Я БЫтипзонаприлавок
идентификатор3ИЗНомер0
идентификатор3ИЗНомер0
идентификатор3ВНомер140
идентификатор3ВНомер25

Не могли бы вы предоставить образец вашего фрейма данных?

richardec 17.03.2022 18:48

@richardec Я отредактировал вопрос, добавив пример фрейма данных.

Carola 17.03.2022 18:56
Почему в Python есть оператор "pass"?
Почему в Python есть оператор "pass"?
Оператор pass в Python - это простая концепция, которую могут быстро освоить даже новички без опыта программирования.
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Python - самый известный и самый простой в изучении язык в наши дни. Имея широкий спектр применения в области машинного обучения, Data Science,...
Основы Python Часть I
Основы Python Часть I
Вы когда-нибудь задумывались, почему в программах на Python вы видите приведенный ниже код?
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
Алиса и Боб имеют неориентированный граф из n узлов и трех типов ребер:
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
И последнее, что мы хотели бы показать вам, прежде чем двигаться дальше, это
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Как веб-разработчик, Python может стать мощным инструментом для создания эффективных и масштабируемых веб-приложений.
0
2
25
1
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

Используйте следующий код в своей функции, чтобы вернуть желаемый результат:

temp = df.groupby(['type', 'zone'])['counter'].sum()
if temp.min() == 0:
    return temp

Другие вопросы по теме