Question

我有以下数据框：

dct ={'store':('A','A','A','A','A','B','B','B','C','C','C'),
     'station':('aisle','aisle','aisle','window','window','aisle','aisle','aisle','aisle','window','window'),
     'produce':('apple','apple','orange','orange','orange','apple','apple','orange','apple','apple','orange')}

df = pd.DataFrame(dct)


print(df)

store  station    produce
A      aisle      apple
A      aisle      apple
A      aisle      orange
A      window     orange
A      window     orange
B      aisle      apple     
B      aisle      apple
B      aisle      orange
C      aisle      apple
C      window     apple
C      window     orange

基于以下内容的子集df：[基于商店，工作站和产品的重复数据计数]与[基于商店，工作站和产品的总计数]不相同。换句话说，如果任何商店仅具有基于商店，工作站和农产品的重复行，则将其删除，但是即使发现一个非重复记录也要包括行：

预期的数据框演练

store  station    produce
A      aisle      apple
A      aisle      apple
A      aisle      orange
A      window     orange  ->exclude because store, station and produce match
A      window     orange  ->exclude because store, station and produce match
B      aisle      apple     
B      aisle      apple
B      aisle      orange
C      aisle      apple
C      window     apple
C      window     orange

预期的数据框：

store  station    produce
A      aisle      apple
A      aisle      apple
A      aisle      orange
B      aisle      apple     
B      aisle      apple
B      aisle      orange
C      aisle      apple
C      window     apple
C      window     orange

包括在商店“ B”中的苹果，因为在同一商店中也存在“橙色”，这使其成为例外。从概念上讲，我知道该怎么做，但无法在代码中将其翻译。

s = (df.duplicated(subset = ['store','station','produce'], keep=False))
sample = df[df.groupby(['store','station'])['station_ID'].sum().eq(dupli_count)] --> something going wrong here

Answer 1

我们可以用groupby transform来尝试nunique

df = df[df.groupby(['store', 'station'])['produce'].transform('nunique')!=1]
Out[43]: 
   store station produce
0      A   aisle   apple
1      A   aisle   apple
2      A   aisle  orange
5      B   aisle   apple
6      B   aisle   apple
7      B   aisle  orange
9      C  window   apple
10     C  window  orange

如果要保留仅一行的组，请更新

g = df.groupby(['store', 'station'])['produce']
df = df[(g.transform('nunique')!=1) | (g.transform('count')==1)]
df
Out[46]: 
   store station produce
0      A   aisle   apple
1      A   aisle   apple
2      A   aisle  orange
5      B   aisle   apple
6      B   aisle   apple
7      B   aisle  orange
8      C   aisle   apple
9      C  window   apple
10     C  window  orange

根据groupby和pandas系列过滤数据框

1 个答案: