当对 Pandas groupby 操作的结果执行过滤时，它返回一个数据帧。但假设我想执行进一步的分组计算，我必须再次调用 groupby，这似乎有点绕。有更惯用的方法吗？
EDIT:
为了说明我在说什么：
我们无耻地从 Pandas 文档中窃取了一个玩具数据框，并分组：
>>> dff = pd.DataFrame({'A': np.arange(8), 'B': list('aabbbbcc')})
>>> grouped = dff.groupby('B')
>>> type(grouped)
<class 'pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy'>
这会返回一个 groupby 对象，我们可以在该对象上进行迭代、执行分组操作等。但是如果我们过滤：
>>> filtered = grouped.filter(lambda x: len(x) > 2)
>>> type(filtered)
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
我们得到一个数据框。是否有一种很好的惯用方法来获取过滤后的组，而不仅仅是属于过滤后组的原始行？
如果您想组合过滤器和聚合，我能想到的最好方法是使用三元组合过滤器和聚合if inside apply，返回None对于过滤后的组，然后dropna从最终结果中删除这些行：
grouped.apply(lambda x: x.sum() if len(x) > 2 else None).dropna()
如果您想迭代各个组，例如将它们重新组合在一起，您可以使用生成器理解
pd.concat(g for i,g in grouped if len(g)>2)
最终我认为如果groupby.filter可以选择返回 groupby 对象。
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