使用groupby进行分组后，对每一个group中如何进行“评级”一列的筛选

对于每一个分组，你可以使用`.apply()`函数来对这一列进行筛选。具体来说，你可以定义一个函数，该函数传入一个分组作为参数，然后返回包含筛选后评级的子集的DataFrame。然后，你可以将该函数应用到每个分组中，并将返回的DataFrame组合成一个新的DataFrame。示例如下：

# 假设你的DataFrame中包含'group'和'评级'两列
def filter_ratings(group):
    # 根据你的筛选条件对'评级'列进行筛选
    filtered_ratings = group[条件].copy()
    # 返回包含筛选后的子集的DataFrame
    return filtered_ratings

# 对'group'列进行分组，并对每个分组应用筛选函数
filtered_df = df.groupby('group').apply(filter_ratings)

其中，'条件'是根据你的具体需求自行定义的筛选条件，可以是一个布尔数组、一个函数等等。

相关问题

使用group by进行分组后，对每组数据进行筛选

可以使用having语句对分组后的数据进行筛选。having语句的作用和where语句类似，不同的是它是对分组后的结果进行筛选。例如，对一个学生表按照性别进行分组，统计每个性别的平均成绩并筛选出平均成绩大于80分的性别分组，可以使用以下SQL语句：

SELECT gender, AVG(score) AS avg_score
FROM student
GROUP BY gender
HAVING avg_score > 80;

以上SQL语句会返回一个结果集，其中包含每个性别的平均成绩，只有平均成绩大于80分的性别分组才会被包含在结果集中。

pandas使用groupby分组后怎么根据某列对每组去重

可以使用 `groupby` 方法对数据进行分组，然后使用 `drop_duplicates` 方法对每个分组去重。

假设我们有一个数据集 `df`，其中包含三列数据 `A`、`B` 和 `C`，我们要根据列 `A` 进行分组，然后对每个分组去重，可以按照以下方式实现：

grouped = df.groupby('A')
result = grouped.apply(lambda x: x.drop_duplicates('B'))

上述代码中，`groupby` 方法会根据列 `A` 对数据进行分组，然后 `apply` 方法会对每个分组应用一个函数，该函数使用 `drop_duplicates` 方法对每个分组中的列 `B` 进行去重。最终的结果是一个去重后的数据集 `result`。

如果想要保留每个分组中的第一个重复值，可以将 `drop_duplicates` 方法的参数 `keep` 设置为 `'first'`，如下所示：

grouped = df.groupby('A')
result = grouped.apply(lambda x: x.drop_duplicates('B', keep='first'))

这样做将保留每个分组中的第一个重复值。如果要保留最后一个重复值，可以将 `keep` 设置为 `'last'`。