基于groupby条件从数据帧中删除值

Question

我有点困在这里试图确定如何切片我的数据帧。你知道吗

data = {'Date' : ['08/20/10','08/20/10','08/20/10','08/21/10','08/22/10','08/24/10','08/25/10','08/26/10'] , 'Receipt' : [10001,10001,10002,10002,10003,10004,10004,10004],
   'Product' : ['xx1','xx2','yy1','fff4','gggg4','fsf4','gggh5','hhhg6']}

dfTest = pd.DataFrame(data)
dfTest

这将产生：

    Date    Product    Receipt
0   08/20/10    xx1    10001
1   08/20/10    xx2    10001
2   08/20/10    yy1    10002
3   08/21/10    fff4    10002
4   08/22/10    gggg4   10003
5   08/24/10    fsf4    10004
6   08/25/10    gggh5   10004
7   08/26/10    hhhg6   10004

我想创建一个只包含唯一收据的新数据框，这意味着收据只能在1天内使用（但可以在1天内多次显示）。如果收据在多天内出现，则需要将其删除。上述数据集应如下所示：

    Date    Product    Receipt
0   08/20/10    xx1    10001
1   08/20/10    xx2    10001
2   08/22/10    gggg4   10003

到目前为止，我所做的是：

dfTest.groupby(['Receipt','Date']).count()

              Product
Receipt Date    
10001   08/20/10    2
10002   08/20/10    1
        08/21/10    1
10003   08/22/10    1
10004   08/24/10    1
        08/25/10    1
        08/26/10    1

我不知道如何在这种结构中查询那个日期，所以我重置了索引。你知道吗

df1 = dfTest.groupby(['Receipt','Date']).count().reset_index()


Receipt Date    Product
0   10001   08/20/10    2
1   10002   08/20/10    1
2   10002   08/21/10    1
3   10003   08/22/10    1
4   10004   08/24/10    1
5   10004   08/25/10    1
6   10004   08/26/10    1

现在我不知道该怎么办。我希望有人能伸出援助之手。这可能很容易，我只是有点困惑或缺乏经验。你知道吗

Answer 1

可以将^{}与boolean indexing一起使用，其中条件使用^{}：

df1 = dfTest.groupby(['Receipt'])['Date'].nunique()
print (df1)
Receipt
10001    1
10002    2
10003    1
10004    3
Name: Date, dtype: int64

#get indexes of all rows where length is 1
print (df1[df1 == 1].index)
Int64Index([10001, 10003], dtype='int64', name='Receipt')

#get all rows where in column Receipt are indexes with length 1
print (dfTest[dfTest['Receipt'].isin(df1[df1 == 1].index)])
       Date Product  Receipt
0  08/20/10     xx1    10001
1  08/20/10     xx2    10001
4  08/22/10   gggg4    10003

---

另一种解决方案是按条件查找索引，然后按^{}选择DataFrame：

print (dfTest.groupby(['Receipt']).filter(lambda x: x.Date.nunique()==1).index)
Int64Index([0, 1, 4], dtype='int64')


df1 = dfTest.loc[dfTest.groupby(['Receipt']).filter(lambda x: x.Date.nunique()==1).index]
print (df1)
       Date Product  Receipt
0  08/20/10     xx1    10001
1  08/20/10     xx2    10001
4  08/22/10   gggg4    10003