python - 选择 Pandas 中 ID 相同但值不同的行

Question

我知道这在数据库软件中是可能的，但有什么方法可以在 Python Pandas 中做到这一点吗？

ID1         ID2      Value
1209345     1203     2
1209345     1204     3 <-----
1209345     1205     4
1209345     1203     2
1209345     1204     7 <-----
1209346     1203     1
1209347     1204     5

我有 ID1，与此对应，我有多个 ID2 映射到一个值。我需要找到 ID1 和 ID2 匹配但值不同的所有条目。

我当前的代码计算ID1 和ID2 的唯一组合的数量，但不考虑每个组合的唯一Value:

print(df.groupby(['ID1', 'ID2']).size())

ID1      ID2 
1209345  1203    2
         1204    2
         1205    1
1209346  1203    1
1209347  1204    1
dtype: int64

注意:这个问题是为删除了他的 original question 的@RohitGirdhar 发布的.我发布的解决方案不一定是唯一的或最好的；鼓励其他答案。

Answer 1

您可以使用 nunique 进行过滤和 transform :

df = df[df.groupby(['ID1', 'ID2'])['Value'].transform('nunique') > 1]

print (df)
       ID1   ID2  Value
1  1209345  1204      3
4  1209345  1204      7