如何根据两个条件提取行[重复]答案

【问题标题】：How to extract rows based on two conditions [duplicate]如何根据两个条件提取行[重复]
【发布时间】：2015-03-03 16:39:43
【问题描述】：

您好，我有一个数据集 d1。

import pandas as pd
d1 = {
'customers': pd.Series([1, 1, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 4]),
'channel': pd.Series(['a', 'a', 'b', 'c', 'a', 'a', 'b', 'b', 'c']),
'freq': pd.Series([3, 3, 3, 2, 2, 2, 2, 2, 2])
}
d1=pd.DataFrame(d1)

我想获取仅使用过两个不同渠道的客户列表，并且渠道“a”是强制性的。

例如……第一个客户使用了两个不同的渠道“a”和“b”
第二个客户使用了“a”和“c”第三个客户使用了“a”和“b”。但是客户 4 没有使用通道 'a' 等等....

提前致谢

【问题讨论】：

标签： python pandas

【解决方案1】：

这有点令人费解，但基本上我们使用 groupby、过滤和 2 级布尔索引对 df 执行乘法过滤：

In [140]:
    d1[d1.customers.isin(d1[d1.channel=='a'].customers)].groupby('customers').filter(lambda x: x['channel'].nunique() == 2)
Out[140]:
  channel  customers  freq
0       a          1     3
1       a          1     3
2       b          1     3
3       c          2     2
4       a          2     2
5       a          3     2
6       b          3     2

分解：

In [141]:
# filter out just those that have channel a
d1[d1.channel=='a']
Out[141]:
  channel  customers  freq
0       a          1     3
1       a          1     3
4       a          2     2
5       a          3     2
In [144]:
# we want these customer ids
d1[d1.channel=='a'].customers
Out[144]:
0    1
1    1
4    2
5    3
Name: customers, dtype: int64
In [146]:
# perform an additional filtering so we only want customers who have channel a
d1[d1.customers.isin(d1[d1.channel=='a'].customers)]
Out[146]:
  channel  customers  freq
0       a          1     3
1       a          1     3
2       b          1     3
3       c          2     2
4       a          2     2
5       a          3     2
6       b          3     2

上面的内容然后在客户上分组，然后我们可以应用一个过滤器，其中唯一（nunique）客户的数量等于 2

【讨论】：

【解决方案2】：

慢慢来，例如如果您打算进一步使过滤逻辑复杂化，这是一种替代方法（诚然不太优雅），它尽量不单线：

def func(x):
    vals = x['channel'].value_counts()
    if 'a' in vals and len(vals) == 2:
        return True
    return False

mask = d1.groupby('customers').apply(func)
print mask

输出：

customers
1             True
2             True
3             True
4            False
dtype: bool

现在取决于您希望输出的方式：

# Get a list of customers, like
# [1, 2, 3]
target_customers = [k for k, v in mask.to_dict().iteritems() if v]

# Get a slice of the original DataFrame
print d1[d1['customers'].isin(target_customers)]

【讨论】：