筛选索引分组依据

Question

我有一个这样的框架

frame=pd.DataFrame({'Team':['USA','GER','CAN','USA','GER','CAN'],
                'MOV':[-5,2,0,0,3,4]})

我可以做一个分组来得到每个团队的平均“MOV”

print (frame.groupby('Team')['MOV'].mean())

哪些输出

 Team
 CAN    2.0
 GER    2.5
 USA   -2.5
 Name: MOV, dtype: float64

我想返回一个带有正“MOV”的团队列表或数组。在这种情况下，“GER”和“CAN”

Answer 1

means = frame.groupby('Team')['MOV'].mean()

print (list(means[means > 0].index))

means是一个系列，您可以通过获取该系列中大于0的所有值来筛选它。然后获取过滤序列的索引（其中将包含国家名称）并将其打印为列表。你知道吗