从 DataFrame 中删除一列中仅包含单个唯一值的组
我正在用 Pandas 处理数据。“A”是唯一 ID 列，“E”列包含1或0。我只想保留 E 列的值同时包含 0 和 1 的组。（我想删除 A 列为 2 和 4 的行，因为这些组分别只包含 1 和 0，只留下 A 列为 1 的行， 3、5）。
做这个的最好方式是什么？
A B C D E F
1 1 0 0 0 1 1163.7
2 1 0.8 0.8 2.2 0 0
3 1 0.2 0.2 4.4 0 0
4 1 0.8 0.4 0.4 0 0
5 1 0.5 0.7 3.8 0 0
6 2 1 1 8.9 1 116
7 2 1.5 1.5 1.7 1 116
8 2 2 2 8.7 1 116
9 3 3 3 5. 0 0
10 3 4.5 4.5 2.2 0 0
11 3 6.0 6.5 0.8 0 0
12 3 8 8 0.3 0 0
13 3 5.3 0 0 1 116
14 3 0 0 0 1 116
15 4 0.8 0.8 1.1 0 0
16 4 0.2 0.5 3.4 0 0
17 4 0.4 0.8 3.2 0 0
18 4 0.7 0.5 3.0 0 0
19 5 1 1 1.5 0 0
20 5 1.5 1.5 1.7 0 0
21 5 2 2 7.9 1 116
我想得到以下数据。
A B C D E F
1 1 0 0 0 1 1163.7
2 1 0.8 0.8 2.2 0 0
3 1 0.2 0.2 4.4 0 0
4 1 0.8 0.4 0.4 0 0
5 1 0.5 0.7 3.8 0 0
6 3 3 3 2.2 0 0
7 3 4.5 4.5 2.2 0 0
8 3 6.0 6.5 0.8 0 0
9 3 8 8 0.3 0 0
10 3 5.3 0 0 1 116
11 3 0 0 0 1 116
12 5 1 1 1.5 0 0
13 5 1.5 1.5 1.7 0 0
14 5 2 2 7.9 1 116
慕运维80795932回答
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蝴蝶不菲
Series.groupby在列上使用E并transform使用any创建布尔掩码：m = (df['E'].eq(0).groupby(df['A']).transform('any') & df['E'].eq(1).groupby(df['A']).transform('any'))df1 = df[m]E或者如果列仅由零和一组成的另一个想法，m = df.groupby('A')['E'].nunique().eq(2)df1 = df[df['A'].isin(m[m].index)]结果：print(df1) A B C D E F1 1 0.0 0.0 0.0 1 1163.72 1 0.8 0.8 2.2 0 0.03 1 0.2 0.2 4.4 0 0.04 1 0.8 0.4 0.4 0 0.05 1 0.5 0.7 3.8 0 0.09 3 3.0 3.0 5.0 0 0.010 3 4.5 4.5 2.2 0 0.011 3 6.0 6.5 0.8 0 0.012 3 8.0 8.0 0.3 0 0.013 3 5.3 0.0 0.0 1 116.014 3 0.0 0.0 0.0 1 116.019 5 1.0 1.0 1.5 0 0.020 5 1.5 1.5 1.7 0 0.021 5 2.0 2.0 7.9 1 116.0 -
慕勒3428872
drop_duplicates您可以在 A 和 E 列上使用groupby.size，并查看 A 组有 2 个不同元素的位置，因为 E 只有 0 或 1。然后使用大小等于 2 的索引，如下所示：s = df[['A','E']].drop_duplicates().groupby('A').size()df_ = df[df['A'].isin(s[s.eq(2)].index)].copy()print(df_) A B C D E F1 1 0.0 0.0 0.0 1 1163.72 1 0.8 0.8 2.2 0 0.03 1 0.2 0.2 4.4 0 0.04 1 0.8 0.4 0.4 0 0.05 1 0.5 0.7 3.8 0 0.09 3 3.0 3.0 5.0 0 0.010 3 4.5 4.5 2.2 0 0.011 3 6.0 6.5 0.8 0 0.012 3 8.0 8.0 0.3 0 0.013 3 5.3 0.0 0.0 1 116.014 3 0.0 0.0 0.0 1 116.019 5 1.0 1.0 1.5 0 0.020 5 1.5 1.5 1.7 0 0.021 5 2.0 2.0 7.9 1 116.0
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