python Pandas : Is There a Faster Way to Split and Recombine a DataFrame based on criteria?

Question

我想根据特定列“ContactID”对该 DataFrame 进行分组，但如果该组的列“PaymentType”不包含特定值，那么我想从 DataFrame 中删除整个组。

我有这样的东西:

UniqueID = data.drop_duplicates('ContactID')['ContactID'].tolist()
OnlyRefinance=[]
for i in UniqueID:
    splits = data[data['ContactID']==i].reset_index(drop=True)
    if any(splits['PaymentType']==160):
        OnlyRefinance.append(splits)
OnlyRefinance = pd.concat(OnlyRefinance)

这可行，但速度非常慢，我想知道是否有更快的方法来完成此任务。

Answer 1

您可以使用 groupby.filter 的另一个选项:

data.groupby("ContactID").filter(lambda g: (g.PaymentType == 160).any())

这只会保留 PaymentType 包含 160 的组。