Python Pandas，从.groupby()。apply()中的组中切片行 - python

我有以下代码设置调用和groupBy并应用于Python Pandas DataFrame。

奇怪的是，如果不完全固定输出（如调试所示），我将无法按行对分组的数据进行切片（如df.loc[2:5]所示），如何删除行并获取所需的输出呢？

任何帮助将不胜感激，我正在一个具有更复杂功能的更大示例上运行此操作，但已将问题定位到行切片！

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)

电流输出：

         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

所需的输出：

         one  two  dailyTrue  dailyFalse
one                                     
AAL  1   AAL    2          1           0
AAPL 1  AAPL    2          1           0

理想情况下，我希望能够按组逐个切片，例如df.loc[3:5]-太完美了！

我尝试了如下评论：

用df.drop(df.head(1).index, inplace=True)输出：

Empty DataFrame
Columns: [one, two, dailyTrue, dailyFalse]
Index: []

更新：还尝试使用df = df[1:1]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

参考方案

考虑在xs之后使用横截面切片groupby().apply()，并相应地指定每个键：

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，将multiple indexing与元组列表一起使用：

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

切片功能（在熊猫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

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