在 Pandas 中，如何根据仅影响某些条目的条件过滤所有行以获得唯一 ID？

Question

我正在使用这样的数据框：

import pandas as pd
import datetime
records = [{'Name':'John', 'Start':'2020-01-01','Stop':'2020-03-31'}, {'Name':'John', 'Start':'2020-04-01','Stop':'2020-12-31'}, 
       {'Name':'Mary', 'Start':'2020-01-01','Stop':'2020-03-15'}, {'Name':'Mary', 'Start':'2020-03-16','Stop':'2020-03-31'}, 
       {'Name':'Mary', 'Start':'2020-04-01','Stop':'2020-12-31'}, {'Name':'Stan', 'Start':'2020-02-01','Stop':'2020-03-31'},
       {'Name':'Stan', 'Start':'2020-04-01','Stop':'2020-12-31'}]
df = pd.DataFrame(records)
df['Start'] = pd.to_datetime(df['Start'])
df['Stop'] = pd.to_datetime(df['Stop'])
df

给出输出

Name         Start       Stop
0   John    2020-01-01  2020-03-31
1   John    2020-04-01  2020-12-31
2   Mary    2020-01-01  2020-03-15
3   Mary    2020-03-16  2020-03-31
4   Mary    2020-04-01  2020-12-31
5   Stan    2020-02-01  2020-03-31
6   Stan    2020-04-01  2020-12-31

我想要做的是选择开始日期为 2020-01-01 的所有个人的所有记录。也就是说，如果某人没有从 1/1 开始的记录，那么我不想要他们的任何记录。结果应该给我这个：

    Name    Start   Stop
0   John    2020-01-01  2020-03-31
1   John    2020-04-01  2020-12-31
2   Mary    2020-01-01  2020-03-15
3   Mary    2020-03-16  2020-03-31
4   Mary    2020-04-01  2020-12-31

输出中应该没有 Stan 的记录，因为他的条目都没有以 2020-01-01 开头。关于如何做到这一点的任何想法？谢谢！

Answer 1

尝试按变换分组的条件：

df[df['Start'].eq("2020-01-01").groupby(df["Name"]).transform('any')]

---

   Name      Start       Stop
0  John 2020-01-01 2020-03-31
1  John 2020-04-01 2020-12-31
2  Mary 2020-01-01 2020-03-15
3  Mary 2020-03-16 2020-03-31
4  Mary 2020-04-01 2020-12-31