Фильтрация данных в pandas

Question

Как я могу фильтровать или подмножать определенную группу в рамках фрейма данных (например, признанная женщина из приведенного ниже кадра данных)? Я пытаюсь подвести итоги приема/отклонения по полу. Этот информационный кадр невелик, но что, если он был намного больше, скажем, например, десятки тысяч строк, где невозможно индексировать отдельные значения?

 Admit Gender Dept Freq 
0 Admitted Male A 512 
1 Rejected Male A 313 
2 Admitted Female A 89 
3 Rejected Female A 19 
4 Admitted Male B 353 
5 Rejected Male B 207 
6 Admitted Female B 17 
7 Rejected Female B  8 
8 Admitted Male C 120 
9 Rejected Male C 205 
10 Admitted Female C 202 
11 Rejected Female C 391 
12 Admitted Male D 138 
13 Rejected Male D 279 
14 Admitted Female D 131 
15 Rejected Female D 244 
16 Admitted Male E 53 
17 Rejected Male E 138 
18 Admitted Female E 94 
19 Rejected Female E 299 
20 Admitted Male F 22 
21 Rejected Male F 351 
22 Admitted Female F 24 
23 Rejected Female F 317 

Answer 1

Чтобы отфильтровать данные, которые вы можете использовать очень комплексную query функцию.

# Test data 
df = DataFrame({'Admit': ['Admitted', 'Rejected', 'Admitted', 'Rejected', 'Admitted', 'Rejected', 'Admitted'], 
     'Gender': ['Male', 'Male', 'Female', 'Female', 'Male', 'Male', 'Female'], 
     'Freq': [512, 313, 89, 19, 353, 207, 17], 
     'Gender Dept': ['A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B']}) 

df.query('Admit == "Admitted" and Gender == "Female"') 

     Admit Freq Gender Gender Dept 
2 Admitted 89 Female   A 
6 Admitted 17 Female   B 

Чтобы обобщить данные, используйте groupby.

group = df.groupby(['Admit', 'Gender']).sum() 
print(group) 

       Freq 
Admit Gender  
Admitted Female 106 
     Male  865 
Rejected Female 19 
     Male  520 

Вы можете фильтровать результат просто подмножеством созданного MultiIndex.

group.loc[('Admitted', 'Female')] 

Freq 106 
Name: (Admitted, Female), dtype: int64