Python Pandas Dataframe - 基于 Groupby 和过滤条件的删除组答案

【问题标题】：Python Pandas Dataframe - Drop group based on Groupby and filter conditionPython Pandas Dataframe - 基于 Groupby 和过滤条件的删除组
【发布时间】：2021-05-13 05:47:31
【问题描述】：

我有一个包含以下列的数据框。我想按订单号对数据进行分组，然后删除所有不包含特定项目的组。

order_id	product_id	purchase_date
1234	23546.0.	2020-01-10.
1234.	32423.0	2020-01-10.
5678.	43244.0.	2020-02-10.

当我使用下面的行时，如果没有删除 order_id 5678

df6 = df2.groupby(by='order_id').filter(lambda df2: df2['product_id'] == 23546.0)

我得到错误： 'DataFrame' 对象不可调用

【问题讨论】：

你能发布完整的回溯吗？

标签： python pandas

【解决方案1】：

用途：

df.loc[df['product_id'].eq('23546.0.').groupby(df['order_id']).transform('any')]

   order_id product_id purchase_date
0    1234.0   23546.0.   2020-01-10.
1    1234.0    32423.0   2020-01-10.

如果 product_id 是浮动的

df.loc[df['product_id'].eq(23546.0).groupby(df['order_id']).transform('any')]

【讨论】：

【解决方案2】：

另一种解决方案：

df_out = df.groupby(by="order_id").filter(lambda x: 23546.0 in x["product_id"].values)
print(df_out)

打印：

   order_id  product_id purchase_date
0    1234.0     23546.0    2020-01-10
1    1234.0     32423.0    2020-01-10

【讨论】：