如何用Pandas Groupby筛选所有STATUS对应STRATEGY均为SELL的债券

问题背景 #

现有如下包含债券投资策略的DataFrame，需要筛选出所有STATUS类型下STRATEGY列均为SELL的债券（示例中仅债券B符合条件）：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'BOND': {0: 'A', 1: 'A', 
                        2: 'B', 3: 'B', 
                        4: 'C', 5: 'C', }, 
               'STATUS': {0: 'SENIOR', 1: 'SUBORDINATED',
                          2: 'SENIOR', 3: 'SUBORDINATED',
                          4: 'SENIOR', 5: 'SUBORDINATED',
                          },
               'STRATEGY': {0: 'BUY', 1: 'SELL',
                            2: 'SELL', 3: 'SELL',
                            4: 'BUY', 5: 'SELL',
                           }})

原DataFrame输出：

BOND    STATUS       STRATEGY
0   A       SENIOR       BUY
1   A       SUBORDINATED SELL
2   B       SENIOR       SELL
3   B       SUBORDINATED SELL
4   C       SENIOR       BUY
5   C       SUBORDINATED SELL

期望输出：

BOND    STATUS       STRATEGY
2   B       SENIOR       SELL
3   B       SUBORDINATED SELL

解决方案 #

通过Pandas的groupby函数可以实现需求，步骤如下：

1. 按BOND分组，验证每组的STRATEGY是否全部为'SELL'
2. 提取符合条件的债券名称
3. 从原DataFrame中筛选出这些债券的所有行

完整代码：

# 分组验证并获取符合条件的债券
valid_bonds = df.groupby('BOND')['STRATEGY'].apply(lambda x: (x == 'SELL').all())
valid_bonds = valid_bonds[valid_bonds].index

# 筛选目标行
result = df[df['BOND'].isin(valid_bonds)]
print(result)

代码说明 #

• groupby('BOND')['STRATEGY'].apply(lambda x: (x == 'SELL').all())：对每个债券组，检查该债券所有STATUS对应的策略是否都是SELL，返回一个以债券名为索引的布尔Series
• valid_bonds[valid_bonds].index：筛选出布尔值为True的债券名称，得到符合条件的债券列表
• df[df['BOND'].isin(valid_bonds)]：从原DataFrame中提取这些债券的所有记录，得到最终结果

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ben