我有一个 df :

id      value
1       10
2       15
1       10
1       10
2       13
3       10
3       20

我试图只保留在列 value 中具有 1 个唯一值的行这样结果df看起来像这样:

id      value
1       10
1       10
1       10

我放弃了 id = 2, 3因为它在 value 列中有超过 1 个唯一值, 15, 13 & 10, 20分别。

I read this answer. 但这只是删除重复项，而我想检查给定的列 - 在本例中为列 value具有超过 1 个唯一值。

我试过:

df['uniques'] = pd.Series(df.groupby('id')['value'].nunique())

但这会返回 nan对于每一行，因为我试图适应 n返回 n+m分组后的行。我可以编写一个函数并将其应用于每一行，但我想知道是否有一个智能快速过滤器可以实现我的目标。

最佳答案

使用 transform 和 groupby 将组值与各个行对齐:

df['nuniques'] = df.groupby('id')['value'].transform('nunique')

输出:

   id  value  nuniques
0   1     10         1
1   2     15         2
2   1     10         1
3   1     10         1
4   2     13         2
5   3     10         2
6   3     20         2

如果您只需要过滤数据，则不需要分配新列:

df[df.groupby('id')['value'].transform('nunique') == 1]

https://stackoverflow.com/questions/70423948/