Python分组（Groupby）后删除值为0或指定条件的行

你现在执行这段分组代码：

df3=df.groupby(['Region']).apply(lambda x: x[x['Region'].isin(["North", "East"])]['Sales'].sum()).reset_index(name='sum')

得到的结果是：

Region    sum
0   East    455.0
1   North   665.0
2   South   0.0
3   West    0.0

要得到只保留sum不为0的行，有两种简单办法：

办法一：直接过滤现有结果 #

对已经生成的df3做行筛选，只保留sum不等于0的行：

df_filtered = df3[df3['sum'] != 0].reset_index(drop=True)

执行后就能得到预期结果：

Region   sum
0   East    455.0
1   North   665.0

办法二：优化原分组逻辑（更高效） #

其实你原来的分组写法有点绕，可以先筛选出目标Region，再分组求和，这样直接就不会生成sum为0的行，省去后续过滤步骤：

df_filtered = df[df['Region'].isin(["North", "East"])].groupby('Region')['Sales'].sum().reset_index(name='sum')

这段代码先把Region是North或East的数据挑出来，再按Region分组求Sales的和，结果直接就是你要的样子。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者월봉리