pandas使用groupby分组之后统计每组中符合要求的数据

可以使用 `groupby` 方法对数据进行分组，然后使用 `apply` 方法对每组数据进行统计。

例如，假设有一个数据集 `df`，其中包含三列数据：`group`、`value1` 和 `value2`。我们要对 `group` 列进行分组，然后统计每组中 `value1` 大于 10 且 `value2` 小于 5 的数据个数，可以按如下方式实现：

import pandas as pd

# 创建数据集
data = {'group': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C'],
        'value1': [12, 3, 5, 8, 15, 20],
        'value2': [3, 4, 2, 7, 1, 9]}
df = pd.DataFrame(data)

# 分组并统计每组符合条件的数据个数
result = df.groupby('group').apply(lambda x: ((x['value1'] > 10) & (x['value2'] < 5)).sum())
print(result)

输出结果为：

group
A    1
B    0
C    1
dtype: int64

说明在 A 组和 C 组中，有一个符合条件的数据。