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考虑这个 pandas 数据框:
df = pd.DataFrame({'animal': ["dog", "dog", "dog", "cat", "snake", "dog", "snake", "cat", "goat", "bird"],
'label': [0, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 1]})
我想删除标签与所有 动物不匹配的所有 条目。例如,dog 被标记为“0”三次,但第四次被标记为“1”,因此我想删除所有 dog 条目。对于其他动物,它们都被相应地标记,因此我想保留其余的,这样剩余的数据框将是:
df2 = pd.DataFrame({'Column1': ["cat", "snake", "snake", "cat", "goat", "bird"],
'label': [1, 0, 0, 1, 1, 1]})
感谢任何帮助。
最佳答案
我会使用 transform
来获取每组的一系列唯一值,并通过检查与 1 是否相等来计算 bool 掩码。
mask = df.groupby('animal')['label'].transform('nunique').eq(1)
result = df[mask]
详细信息:
>>> df.groupby('animal')['label'].transform('nunique')
0 2
1 2
2 2
3 1
4 1
5 2
6 1
7 1
8 1
9 1
Name: label, dtype: int64
>>> df.groupby('animal')['label'].transform('nunique').eq(1)
0 False
1 False
2 False
3 True
4 True
5 False
6 True
7 True
8 True
9 True
Name: label, dtype: bool
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