如果熊猫的日期列中未包含特定日期，则删除组

Question

给出如下数据框：

  city district      date  price
0   bj       cy  2019/3/1    NaN
1   bj       cy  2019/4/1    6.0
2   sh       hp  2019/2/1    4.0
3   sh       hp  2019/3/1    4.0
4   bj       hd  2019/3/1    7.0
5   bj       hd  2019/4/1    NaN

如果没有city条目，我如何删除date和2019/4/1的组。

在这种情况下，应删除sh和hp的组，因为它仅包含2019/2/1和2019/3/1的数据。

我想要的输出将是这样的：

  city district      date  price
0   bj       cy  2019/3/1    NaN
1   bj       cy  2019/4/1    6.0
2   bj       hd  2019/3/1    7.0
3   bj       hd  2019/4/1    NaN

真诚的感谢您的帮助。

Answer 1

使用DataFrameGroupBy.filter的解决方案：

df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])

f = lambda x: x['date'].eq('2019-04-01').any()
df = df.groupby(['city','district']).filter(f)
print (df)
  city district       date  price
0   bj       cy 2019-03-01    NaN
1   bj       cy 2019-04-01    6.0
4   bj       hd 2019-03-01    7.0
5   bj       hd 2019-04-01    NaN

使用GroupBy.transform和GroupBy.any的快速解决方案：

df = (df[df.assign(t = df['date'].eq('2019-04-01'))
           .groupby(['city','district'])['t'].transform('any')])
print (df)
  city district       date  price
0   bj       cy 2019-03-01    NaN
1   bj       cy 2019-04-01    6.0
4   bj       hd 2019-03-01    7.0
5   bj       hd 2019-04-01    NaN