python之pandas groupby 中的分位数阈值/过滤器

我有一个分类变量和两个数值列:

np.random.seed(123)     
df = pd.DataFrame({'group' : ['a']*10+['b']*10, 
                   'var1' : np.random.randn(20), 
                   'var2' : np.random.randint(10,size=20)}) 

我想通过 group 找到过滤后 var1 的平均值，以将 df 压缩到前四分位数 var2 值按组。也就是说，每个组的阈值为:

thresh = df.groupby('group')['var2'].quantile(0.75) 

这是我想要结束的循环演示:

for group, frame in df.groupby('group'): 
    print(frame[frame.var2 >= frame.var2.quantile(0.75)].var1.mean()) 
# -1.4713362407192072 
# 0.15512098976530683 

结果应该是具有 (group, var) 列的 DataFrame 或由 group 索引的 Series。我相信解决方案可能涉及 .transform/.apply 但我被困在那里。

请您参考如下方法:

你在找这个吗？

new = df.groupby('group').apply(lambda x : \ 
          x[x.var2>=x.var2.quantile(0.75)] \ 
          .var1.mean()).to_frame() 

             0 
group           
a     -1.471336 
b      0.155121