我想找到具有不同产品的 id。 在这里，答案是 id-1,2 和 4，因为它有不同的产品。 答案不是 id 3 因为 id 3 有类似的产品。
如何在 Python 中编写程序来过滤结果？
id prod
0 1 a
1 1 l
2 2 l
3 2 a
4 3 a
5 3 a
6 3 a
7 4 l
8 4 a
【问题讨论】：
标签： pandas filter multiple-columns
IIUC，你可以使用：
df.loc[~df.duplicated(['id','prod'],keep=False),'id']
#or df.drop_duplicates(keep=False)['id']
0 1
1 1
2 2
3 2
7 4
8 4
【讨论】：
df.groupby('id')['prod'].apply(lambda x: x.nunique()==len(x)) 怎么样？
TypeError: 'Series' object is not callable 的错误，任何想法，我正在学习 Pandas，如果在这里遗漏了一些东西，很抱歉。
df.loc[df.groupby('id')['prod'].transform(lambda x: x.nunique()==len(x)),'id'] 但同样，如果示例是失败的：有一组 3 和 2 个重复项
TypeError: 'Series' object is not callableno 我没有在这里更改任何 df 的值。我会尝试发布一次这个问题。非常感谢您的帮助:)