python - Pandas :多索引子集选择

以下代码将产生一个数据帧，该数据帧代表四个玩家，每个玩家掷出两个掷骰子的掷骰子：

mux = pd.MultiIndex.from_arrays([
    list(['Alice', 'Alice', 'Alice',
          'Bob', 'Bob', 'Bob', 'Bob', 'Bob',
          'Carol', 'Carol', 'Carol', 'Carol', 'Carol', 'Carol',
          'Dan', 'Dan']),
    list('1231234512345612')
], names=['player', 'roll'])

#df = pd.DataFrame({'die1': np.random.randint(1, 7, len(mux)),
#                   'die2': np.random.randint(1, 7, len(mux))}, mux)

df = pd.DataFrame({'die1': ['3','6','2','1','1','6','5','1','3','1','4','5','3','5','5','5'],
                   'die2': ['2','5','1','4','1','6','3','5','6','4','5','1','4','4','3','6']}, mux)

这是产生的数据帧：

            die1 die2
player roll
Alice  1       3    2
       2       6    5
       3       2    1
Bob    1       1    4
       2       1    1
       3       6    6
       4       5    3
       5       1    5
Carol  1       3    6
       2       1    4
       3       4    5
       4       5    1
       5       3    4
       6       5    4
Dan    1       5    3
       2       5    6

我对球员感兴趣-不仅是个人掷骰子，还有那些在第一轮掷出6的球员。

以下代码执行了我不想要的操作，它返回第一个骰子为6的单个骰子：df[df.die1=='6']：

             die1   die2
player  roll
Alice   2    6      5
Bob     3    6      6

我如何通过使用die1产生以下内容，而没有提及我显然不知道先验的单个玩家名称？

            die1 die2
player roll
Alice  1       3    2
       2       6    5
       3       2    1
Bob    1       1    4
       2       1    1
       3       6    6
       4       5    3
       5       1    5

最佳答案

您可以执行groupby：

# is your data string '6' or integer 6
df[df['die1'].eq('6').groupby('player').transform('any')]

输出：

            die1 die2
player roll
Alice  1       3    2
       2       6    5
       3       2    1
Bob    1       1    4
       2       1    1
       3       6    6
       4       5    3
       5       1    5

关于python - Pandas :多索引子集选择，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/61883022/