如何在python中使用if语句时迭代pandas groupby对象

Question

我有一个熊猫数据帧df，看起来像这样：

| source_num| source_date| text      | category    |location    | source |
+---------+------------+-------------+-------------+------------+--------+---
|  0      | 15/12/2020 | text1       | cat 1       | loc1       |soucrce1|
|  1      | 15/12/2020 | text2       | cat 2       | loc2       |source 2|
|  2      | 15/12/2020 | text3       | cat 3       | loc2       |source 3|
|  3      | 15/12/2020 | text4       | cat 2       | loc3       |source 2|
| ...     | ...        | ...         |             |            |        |

运行GroupBy函数时 然后过滤位置中的特定值，返回正确答案

grouped = df.groupby(['category','source_num',"source","location"], as_index = False).aggregate('sum')

 grouped.loc[grouped["location"] == "loc2"]

我的问题是，如何执行一个以上的过滤器：

第一个过滤器：

grouped.loc[grouped["location"] == "loc2"]

第二个过滤器：

grouped.loc[grouped["location"] == "loc2" & grouped["category"] .str.contains('cat1')]

第三个过滤器： ....

我想我可以通过使用if/else语句迭代groupby来执行上述过滤

基于第一个和第二个过滤器的过滤后的预期结果：

| source_num| source_date| text      | category    |location    | source |
+---------+------------+-------------+-------------+------------+--------+---
|  0      | 15/12/2020 | text2       | cat 2       | loc2       |soucrce2|
|  1      | 15/12/2020 | text3       | cat 3       | loc2       |source 3|

其中第一个过滤器已完成，第二个过滤器未满足if语句，因此系统不会进入第二个过滤器

Answer 1

如果需要通过grouped对象使用if/statements循环的for循环

for name, grouped in grouped:
   if ...