python - 如何过滤多年数据框以保留所有年份的值的行

Question

我有一个多年的每日数据框，它在不同的年份(Col2)中有不同的实体(Col1)。我正在尝试过滤数据框，使其仅保留那些在指定年份中的每一年都有值的行。
(我从日期时间索引创建了 Col2，认为它会使过滤过程更容易)
换句话说，我正在尝试设计一个条件过滤器，其中保留满足另一列中条件的列值。
这是我的数据框:

Date    Col1 Col2 Col3 Col4
1/1/16  M   2016  34  a
2/2/16  M   2016  35  f
3/3/16  M   2016  45  d
1/1/17  S   2017  66  ff
2/2/17  S   2017  66  mn
1/1/18  T   2018  78  jh
2/2/18  T   2018  789  kk
1/1/17  M   2017  100  f
2/2/17  S   2017  2020 jj
2/2/18  M   2018  3005 m

实体 M、S 和 T 记录了 2016-2019 年的值，但只有 M 在所有三年中都有值。
因此，生成的数据帧应如下所示:

Date    Col1 Col2 Col3 Col4
1/1/16  M   2016 34   a
2/2/16  M   2016 35   f
3/3/16  M   2016 45   d
1/1/17  M   2017 100  f
2/2/18  M   2018 3005 m

我试图通过以下代码行来计算逻辑，但没有工作:

(1)
    years = [2016,2017,2018]
    
for station in df_in['Col1']:
    years = [2016,2017,2018]
    if df_in['Col2'].isin(years).any():
        df = df_in
    else:
        df = df_in.drop(df_in[df_in.Col1].index)

或者

(2)
df= df_in['Col1'].apply(lambda x: x in df_in['year'].isin(years))

或者

(3)
df = df_in.loc[(df_in['Col1']) & (df_in['Col2'].isin(years))]

实现这一目标的好方法是什么？
任何帮助都感激不尽。

Answer 1

查看 filter + groupby

s=df.groupby('Col1').filter(lambda x : pd.Series([2016,2017,2018]).isin(x['Col2']).all())
     Date Col1  Col2
0  1/1/16    M  2016
1  2/2/16    M  2016
2  3/3/16    M  2016
7  1/1/17    M  2017
9  2/2/18    M  2018