對于給定的 pandas 數(shù)據(jù)框，如下所示， h1 h2 h3 mn a 1 mn b 1 rs b 1 pq a 1 we c 1如果我使用過濾器isin()，比如說df[df["h2"].isin(["a","b"])]["h1"].unique()，它會導(dǎo)致以下結(jié)果： h1 mn rs pq我需要找到與列表中所有元素匹配的條目，而不是與列表中任何元素匹配的行為，即所需的輸出應(yīng)該是： h1 mn這究竟是如何實現(xiàn)的？里面列表的元素個數(shù)isin()是任意的，可以多于2個。
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德瑪西亞99
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您可以將issubset每個set組用于掩碼：
s = df.groupby('h1')['h2'].apply(lambda x: set(["a","b"]).issubset(x))
print (s)
h1
mn True
pq False
rs False
we False
Name: h2, dtype: bool
然后過濾索引值：
vals = s.index[s]
print (vals)
Index(['mn'], dtype='object', name='h1')
收到一只叮咚
TA貢獻(xiàn)1821條經(jīng)驗 獲得超5個贊
groupby.filter與 一起使用np.isin：
new_df = df.groupby('h1').filter(lambda x: np.isin(['a','b'],x['h2']).all())
print(new_df)
h1 h2 h3
0 mn a 1
1 mn b 1
s = df.groupby('h1')['h2'].apply(lambda x: np.isin(['a','b'],x).all())
s.index[s]
#Index(['mn'], dtype='object', name='h1')
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