小编bra*_*hes的帖子

我有一个 Pandas 交易数据框：

transactions.head():

   Amount      Date of Transaction   Description  \
0   39.95      2017-03-30            Fake_Transaction_One   
1    2.39      2017-04-01            Fake_Transaction_Two      
2    8.03      2017-04-01            Fake_Transaction_Three      
3   34.31      2017-04-01            Fake_Transaction_Four    
4   10.56      2017-04-03            Fake_Transaction_Five     

       Purchase_Type        year_month  
0      Miscellaneous        2017-03  
1      tool_expense         2017-04  
2      food_and_domestic    2017-04  
3      food_and_domestic    2017-04  
4      food_and_domestic    2017-04  

我在此 DataFrame 上运行 groupby 命令：

grouped_transactions = transactions.groupby(['Purchase_Type','year_month'])['Amount'].sum()

这会产生一个 groupby 对象：

Purchase_Type        year_month
tool_expense         2017-04       72.49
Calendar_Event       2017-08        3.94
                     2017-12       23.92
                     2018-02       42.91
                     2018-03       10.91

我想对此运行 groupby 命令，例如

grouped_transactions.groups.keys()

但是我无法这样做，因为该对象不是 groupby 对象，而是一个 Series： …

EFS 文件系统临时设置为与不同可用区中的两个 EC2 实例一起使用。为启动 EFS 的区域内的每个子网自动创建安全组。该区域具有三个可用区、三个子网和三个安全组。查看安全组描述，详细了解 SG 的创建：

EFS 和 EFS 所连接的 EC2 现已全部终止/删除。但是，当尝试删除安全组时，我会收到以下每个安全组的通知：

点击“关联1个安全组”链接查看安全组sg-053f4a90837fda586无法删除的详细原因，显示关联的安全组为sg-0f481995d4e99ac12。在尝试删除 sg-0f481995d4e99ac12 时，相同的信息表明它无法删除，因为它与 sg-053f4a90837fda586 关联。因此，无法删除 sg-053f4a90837fda586，因为 sg-0f481995d4e99ac12 存在，反之亦然。

尝试同时删除两者会出现相同的问题：

我的方法有什么错误？

我有一个数据框 myDF，我希望使用其他列的条件组合将其中的一列设置为零，并使用第二个数据框 CriteriaDF 进行索引。

myDF.head():

       DateTime  GrossPowerMW USDateTime_string  DateTime_timestamp  \
0  01/01/1998 00:00        17.804  01/01/1998 00:00 1998-01-01 00:00:00   
1  01/01/1998 01:00        18.751  01/01/1998 01:00 1998-01-01 01:00:00   
2  01/01/1998 02:00        20.501  01/01/1998 02:00 1998-01-01 02:00:00   
3  01/01/1998 03:00        22.222  01/01/1998 03:00 1998-01-01 03:00:00   
4  01/01/1998 04:00        24.437  01/01/1998 04:00 1998-01-01 04:00:00   

   Month  Day  Hour  GrossPowerMW_Shutdown  
0      1    3     0                 17.804  
1      1    3     1                 18.751  
2      1    3     2                 20.501  
3      1    3     3                 22.222  
4      1    3     4                 24.437  

标准DF： …