满足条件时删除所有组行？答案

【问题标题】：Drop all group rows when met a condition?满足条件时删除所有组行？
【发布时间】：2019-03-31 15:00:36
【问题描述】：

我的 pandas 数据框有基于“col10”和“col1”的两级组。我想要做的是，如果另一列中的指定值重复 或该值在组中不存在（只保留指定值存在一次的组）例如：

原始数据框：

df = pd.DataFrame( {'col0':['A','A','A','A','A','B','B','B','B','B','B','B','c'],'col1':[1,1,2,2,2,1,1,1,1,2,2,2,1], 'col2':[1,2,1,2,3,1,2,1,2,2,2,2,1]})

我需要在原始 DF 中保留组的行，例如 (['A',1],['A',2],['B',2])

我尝试了这一步：

df.groupby(['col0','col1']).apply(lambda x: (x['col2']==1).sum()==1)

结果在哪里

col0  col1
A     1        True
      2        True
B     1       False
      2        True
c     1       False
dtype: bool

如何根据这个 bool 创建想要的 Df？

【问题讨论】：

【解决方案1】：

你可以这样做：

m=(df.groupby(['col0','col1'])['col2'].
     transform(lambda x: np.where((x.eq(1)).sum()==1,x,np.nan)).dropna().index)
df.loc[m]

或者：

df[df.groupby(['col0','col1'])['col2'].transform(lambda x: x.eq(1).sum()==1)]

   col0  col1  col2
0     A     1     1
1     A     1     2
2     A     2     1
3     A     2     2
4     A     2     3
12    c     1     1

【讨论】：