熊猫-如何检查列中的项目是否低于某个特定值，如果是，则删除此项目和任何关联的行

Question

我有一个包含2列的数据框：“年龄”和“名称”。看起来像这样（在记事本中打开时）：

,age,name
0,18,Bill
1,22,Harry
2,9,Bill
4,20,William

（第一列是索引）

我要删除年龄列中的年龄低于某个特定值的所有行，例如10.为此，我可以做到这一点（有效）：

df = df[df['age'] > 1

但是，我也想在名称列中删除具有相同名称的行。例如，在我的数据框的上述片段中，我希望输出看起来像这样：

,age,name
1,22,Harry
4,20,William

到目前为止，我有这个：

df = (df[df['age'] > 10).groupby(df['name']).transform('any')]

这段代码是无效的语法。这与我之前问过的问题类似，因此感到困惑，为什么上面的代码不起作用。

任何帮助都会很棒

Answer 1

我认为您正在寻找all

df[df.age.gt(10).groupby(df.name).transform('all')]
Out[338]: 
   Unnamed: 0  age     name
1           1   22    Harry
3           4   20  William

Answer 2

您还可以先在名称列中删除重复项，然后为年龄大于10的年龄建立索引：

df.drop_duplicates('name',keep=False)[df.age > 10]

   age     name
1   22    Harry
4   20  William

编辑基于问题标题和评论，也许我误解了该问题，实际上您只是在尝试删除数据框中所有至少具有一个小于10的值的名称。情况下，您可以执行以下操作：

df[~df.name.isin(df.loc[df.age < 10, 'name'])]

   age     name
1   22    Harry
4   20  William

Answer 3

您可以将groupby与filter一起使用：

df.groupby('name').filter(lambda x: all(x.age > 10)).reset_index()

输出：

   i  age     name
0  1   22    Harry
1  4   20  William