如何实现Pandas GroupBy对混合类型数据的过滤？

Question

感谢阅读。对我所确定的问题抱歉是一个简单的问题。

我有一些数据框：

df:
    Entry    Found
0    Dog      [1,0]
1    Sheep    [0,1]
2    Cow      "No Match"
3    Goat     "No Match"

我想返回一个新的数据框，其中只包含No Match列中包含Found的条目（并保留其索引顺序），即：

输出：

    Entry    Found
0    Cow      "No Match"
1    Goat     "No Match"

我知道这样做我必须使用内置的Pandas GroupBy()和filter()函数。关注这些问题（Filter data with groupby in pandas）和（Pandas: DataFrame filtering using groupby and a function）后，我尝试了：

>> df.groupby('Found','Entry').filter(lambda x: type(x) == str)
>> No axis named Entry for object type <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>

和

>> df.groupby('Found').filter(lambda x: type(x) == str)
>> TypeError: unhashable type: 'list'

谁能告诉我我做错了什么？

Answer 1

您可以调用查询，例如：

，而不是使用groupby函数

df = df[df["Found"] == "No Match"]

因此，如果有Found，它会查找列"No Match"，如果是列表，则会False，而不是错误。