仅允许pandas数据帧中两列之间的一对一映射

Question

我有两列数据帧df，每行都是不同的，一列中的一个元素可以映射到另一列中的一个或多个元素。我想过滤掉那些元素。因此，在最终的数据框中，一列中的一个元素仅映射到另一列中的唯一元素。

我正在做的是将一个列分组并计算重复项，然后删除计数大于1的行，并再次为另一列执行此操作。我想知道是否有更好，更简单的方法。

谢谢

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edit1：我刚刚意识到我的解决方案是INCORRECT，删除A列中的多映射元素会减少B列中的映射数量，请考虑以下示例：

A B

1 4

1 3

2 4

1映射到3,4，因此前两行应删除，4映射到1,2。决赛桌应该是空的。但是，我的解决方案将保留最后一行。

有人能为我提供快速简单的解决方案吗？谢谢

Answer 1

嗯，您可以执行以下操作：

>>> df

   A  B
0  1  4
1  1  3
2  2  4
3  3  5

如果没有其他行的值为＆＃39; A＆＃39;您只想保留一行。没有其他行作为＆＃39; B＆＃39;的值。在此示例中，只有第三行符合这些条件：

>>> Aone = df.groupby('A').filter(lambda x: len(x) == 1)
>>> Bone = df.groupby('B').filter(lambda x: len(x) == 1)
>>> Aone.merge(Bone,on=['A','B'],how='inner')

    A  B
 0  3  5

说明：

>>> Aone = df.groupby('A').filter(lambda x: len(x) == 1)
>>> Aone

   A  B
2  2  4
3  3  5

上面根据列A＆＃39; A＆＃39;来抓取可能允许的行。单独

>>> Bone = df.groupby('B').filter(lambda x: len(x) == 1)
>>> Bone

   A  B
1  1  3
3  3  5

上面根据查看列＆＃39; B＆＃39;来抓取可能允许的行。单独。然后合并交集会留下只满足两个条件的行：

>>> Aone.merge(Bone,on=['A','B'],how='inner')

注意，你也可以使用groupby/transform做类似的事情。但转变往往是缓慢的，所以我没有做它作为替代。