我有一個分類任務，這意味著沖突會損害性能，即相同的功能但不同的標簽。idx feature label 0 a 0 1 a 1 2 b 0 3 c 1 4 a 0 5 b 0我怎樣才能獲得如下所示的格式化數(shù)據(jù)框？idx feature label 2 b 0 3 c 1 5 b 0 Dataframe.duplicated()只輸出重復的行，看來之間的邏輯運算df["features"].duplicated()并df.duplicated()沒有返回我想要的結果。
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30秒到達戰(zhàn)場
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我認為您需要每組只有一個唯一值的行 - 因此使用GroupBy.transformwith?DataFrameGroupBy.nunique、比較依據(jù)1和 過濾boolean indexing：
df = df[df.groupby('feature')['label'].transform('nunique').eq(1)]
print (df)
? ?idx feature? label
2? ? 2? ? ? ?b? ? ? 0
3? ? 3? ? ? ?c? ? ? 1
5? ? 5? ? ? ?b? ? ? 0
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