为什么这个 Groupby 转换不起作用？

Question

对于一个虚拟数据集，每个id对应一个匹配：

df2 = pd.DataFrame(columns=['id', 'score', 'duration', 'user'],
                  data=[[1, 800, 60, 'abc'], [1, 900, 60, 'zxc'], [2, 800, 250, 'abc'], [2, 5000, 250, 'bvc'],
                        [3, 6000, 250, 'zxc'], [3, 8000, 250, 'klp'], [4, 1400, 500,'kod'],
                        [4, 8000, 500, 'bvc']])

如果我只想保留其中一个相同 id 的持续时间大于 120 且得分大于 1500 的记录，这可以正常工作：

cond = df2['duration'].gt(120) & df2['score'].gt(1500)
out = df2[cond.groupby(df2['id']).transform('all')]

并返回相同 id 的 2 个实例。但是，如果我只想保留用户为“abc”的 id 对，则它不起作用。我试过了：

out = df2[(df2['user'].eq('abc')).groupby(df2['id']).transform('all')]
out = df2[(df2['user'] == 'abc').groupby(df2['id']).transform('all')]

他们都返回空白的df。如何解决这个问题呢？结果应该是用户“abc”参加的任何比赛。

Answer 1

在 cmets 中，您想要的是 'any'，而不是 'all'：

out = df2[(df2['user'] == 'abc').groupby(df2['id']).transform('any')]