擅长:python、mysql、java
<p>您可以使用:</p>
<pre><code>names = ['Alice', 'Bob']
df[df.Name.isin(names)].groupby('City').Name.nunique() > 1
</code></pre>
<p>收益率</p>
<pre><code>City
Portland False
Seattle True
Name: Name, dtype: bool
</code></pre>
<p>用<code>(..).any()</code>括起来以获得摘要<code>True</code>/<code>False</code>结果。你知道吗</p>
<p>如果一个人可以在同一个<code>City</code>中多次出现,您可以先使用<code>.drop_duplicates(['Name', 'City')</code>。你知道吗</p>
<p>包装在函数中:</p>
<pre><code>def same_city(df, n1, n2):
same = df[df.Name.isin(names)].groupby('City').Name.nunique() > 1
return same, same.any()
result, summary = same_city(df, 'Alice', 'Bob')
</code></pre>
<p>收益率:</p>
<pre><code>City
Portland False
Seattle True
Name: Name, dtype: bool
True
</code></pre>