使用Pandas循环根据两列中的条件组合创建新的数据帧

Question

对Python/Pandas还很陌生，并且尝试在iPython笔记本的python3中对我的数据帧执行操作。在

我有一个测向仪：

df=    Building ID   CorporationName  IndividualName
       1             Sample, LLC      John 
       1             n/a              Sam 
       1             n/a              Nancy 
       2             n/a              Tim
       2             n/a              Larry
       2             n/a              Paul 
       3             n/a              Rachel 
       4             Sample1, LLC     Dan 

我想创建一个新的dataframe，只对CorporationName下所有匹配的BuildingID值使用“n/a”作为值的行。通常，这很容易，但在本例中，我们有重复的BuildingID值，即使整行不是重复的。所以理想情况下，我们的输出如下：

^{pr2}$

我的第一个想法是：

nocorp = ownercombo[ownercombo.CorporationName == 'n/a']

但显然，对于某些与BuildingID相关的条目，这将返回“n/a”的行，而不是全部。在

说实话，我真的不知道该怎么做。我建议用我能找到的最接近的帖子。但是，我意识到如果我这样做，它只会返回四个布尔值：

In:    morethanone = ownercombo.groupby((ownercombo['BuildingID'].value_counts() > 1))
Out:                CorporationName

        BuildingID  
             False    True
             True     True

我显然没有任何地方接近正确的轨道，所以任何帮助我指出正确的方向将不胜感激！在

Answer 1

您可以使用groupby/filter：

In [118]: df.groupby('Building ID').filter(lambda x: (x['CorporationName']=='n/a').all())
Out[118]: 
   Building ID CorporationName IndividualName
3            2             n/a            Tim
4            2             n/a          Larry
5            2             n/a           Paul
6            3             n/a         Rachel

Answer 2

首先可以找到列CorporationName的^{}值，而不是（~）^{}字符串{}。然后可以使用^{}按掩码过滤{}：

uni= ownercombo.loc[~ownercombo.CorporationName.str.contains('n/a'), 'Building ID'].unique()
print uni
[1 4]
print ownercombo[~ownercombo['Building ID'].isin(uni)]
   Building ID CorporationName IndividualName
3            2             n/a            Tim
4            2             n/a          Larry
5            2             n/a           Paul
6            3             n/a         Rachel