根据groupby（）条件删除pandas数据帧行

Question

输入中有一个pandas数据框：

store_id item_id  items_sold        date
1          1          0        2015-12-28
1          2          1        2015-12-28
1          1          0        2015-12-28
2          2          0        2015-12-28
2          1          1        2015-12-29
2          2          1        2015-12-29
2          1          0        2015-12-29
3          1          0        2015-12-30
3          1          0        2015-12-30

我需要删除所有在特定商店中从未销售的商品的行：数据框中的（store_id，item_id）对（1,1），（3,1）

我期待的输出如下：

store_id item_id  items_sold        date
1          2          1        2015-12-28
2          2          0        2015-12-28
2          1          1        2015-12-29
2          2          1        2015-12-29
2          1          0        2015-12-29

我已经找到了如何使用(store_id, item_id)查找所需的pd.groupby()[].sum()对，但坚持从初始数据框中删除它们

Answer 1

是你想要的吗？

In [30]: df[df.groupby(['store_id', 'item_id'])['items_sold'].transform('sum') > 0]
Out[30]:
   store_id  item_id  items_sold        date
1         1        2           1  2015-12-28
3         2        2           0  2015-12-28
4         2        1           1  2015-12-29
5         2        2           1  2015-12-29
6         2        1           0  2015-12-29