Question

从df开始，我要删除行，如下所示：对于每个ID，请检查是否至少一次COD1 = COD2，并且GRADE是否包含字符串'A'或'C'。如果满足这两个条件，则删除行。

我的想法是把我的情况放在这样：

indexNames = df[ (df[df.COD1 == df.COD2]) & (df[df['Grade'].isin(['A','C'])]) ].index

然后使用

df.drop(indexNames , inplace=True)

但是对于第一行，我得到TypeError: unsupported operand type(s) for &: 'int' and 'float'。

我非常感谢关于实现目标的任何想法。我的df：

# -- create a dataframe 
list_columns = ['ID', 'COD1', 'COD2','Grade','Data']
list_data = [
    [3215575, 'A21', 'A21','A','2020-09-16 13:25:00'],
    [3215575, 'A11', 'A21','D','2020-09-16 13:55:00'],
    [3215575, 'A21', 'A21','E','2020-09-16 13:12:00'],
    [4058770, 'D10', '213','E','2020-09-16 12:25:00'],
    [4058770, '313', '313','E','2020-09-16 10:25:00'],
    [4058770, '313', '125','B','2020-09-16 13:19:00'],
    [4058771, 'C55', 'C55','C','2020-09-16 14:25:00'],
    [3215577, 'A21', 'A21','B','2020-09-16 13:25:00'],
    [3215577, 'A01', 'A21','D','2020-09-16 13:55:00']
    ]
df = pd.DataFrame(columns=list_columns, data=list_data)

预期输出：

    list_columns = ['ID', 'COD1', 'COD2','Grade','Data']
    list_data = [
        [4058770, 'D10', '213','E','2020-09-16 12:25:00'],
        [4058770, '313', '313','E','2020-09-16 10:25:00'],
        [3215577, 'A21', 'A21','B','2020-09-16 13:25:00'],
        [3215577, 'A01', 'A21','D','2020-09-16 13:55:00']
        ]

df2 = pd.DataFrame(columns=list_columns, data=list_data)

Answer 1

IIUC，您需要一个条件，使用groupby并使用any进行转换，然后取反：

cond = (df.COD1 == df.COD2) & df['Grade'].isin(['A','C'])
df2 = df[~cond.groupby(df['ID']).transform('any')].reset_index(drop=True)

        ID COD1 COD2 Grade                 Data
0  4058770  D10  213     E  2020-09-16 12:25:00
1  4058770  313  313     E  2020-09-16 10:25:00
2  4058770  313  125     B  2020-09-16 13:19:00
3  3215577  A21  A21     B  2020-09-16 13:25:00
4  3215577  A01  A21     D  2020-09-16 13:55:00

熊猫通过多个条件删除重复的行

1 个答案: