Ответ Теда потрясающий. Я закончил тем, что использовал меньшую версию, если кто-то заинтересован. Полезно, если вы ищете одно агрегирование, которое зависит от значений из нескольких столбцов:
df=pd.DataFrame({'a': [1,2,3,4,5,6], 'b': [1,1,0,1,1,0], 'c': ['x','x','y','y','z','z']})
a b c
0 1 1 x
1 2 1 x
2 3 0 y
3 4 1 y
4 5 1 z
5 6 0 z
df.groupby('c').apply(lambda x: x['a'][(x['a']>1) & (x['b']==1)].mean())
c
x 2.0
y 4.0
z 5.0
Мне нравится этот подход, поскольку я все еще могу использовать агрегат. Возможно, люди скажут мне, почему применение необходимо для получения нескольких столбцов при выполнении группировок по группам.
Теперь это кажется очевидным, но пока вы не выбираете интересующий столбец напрямую после groupby у вас будет доступ ко всем столбцам фреймворка из вашей функции агрегации.
df.groupby('c')['a'].aggregate(lambda x: x[x>1].mean())
df.groupby('c').aggregate(lambda x: x[(x['a']>1) & (x['b']==1)].mean())['a']
df.groupby('c').aggregate(lambda x: x['a'][(x['a']>1) & (x['b']==1)].mean())
Надеюсь, это поможет.