pandas 根据最多匹配条件过滤行

Question

我有一个如下所示的数据框

df=pd.DataFrame({'subjects':['A','A','D','B','B','C'],
                'B':['12','12','13','14','14','16'],
                'C':[21,23,24,25,26,27]
                })
df['r_no'] = df.groupby(['subjects','B']).cumcount()+1

现在，我只想选择只有r_no = 1（而不是 r_no > 1）的行。

我尝试了以下

df[df['subjects'].value_counts() == 1]
df.iloc[df['subjects'].value_counts() == 1:,]
df.ix[df['subjects'].value_counts() == 1:,]
df[(df['r_no'] == 1) & (df['r_no'] < 2)]

它们都不起作用。

我希望我的输出如下所示。

您可以看到subjects = A 和subjects = B 被排除在外，因为它们也有r_no > 1 的行。基本上，我想在数据框中选择只有一条记录的主题（r_no）

Answer 1

IIUC，你想做的只是为了保持大小为 1 的组：

df[df.groupby(['subjects','B'])['C'].transform(len).le(1)]

或者甚至只保留具有唯一行的主题：

df[~df['subjects'].duplicated(keep=False)]

输出：

  subjects   B   C
2        D  13  24
5        C  16  27

Answer 2

df[df.groupby('subjects')['r_no'].transform(lambda x: ~(x.ne(1).any()))]



   subjects   B   C  r_no
2        D  13  24     1
5        C  16  27     1