如何筛选Pandas DataFrame中列值仅出现一次的行

原始DataFrame #

import pandas as pd
sample_df = pd.DataFrame(columns=["A", "B"], data=[[1, "Red"], [2, "Blue"], [3, "Green"],
                                                   [4, "Red"], [5, "Blue"], [6,"Yellow"]])

输出：

A       B
0  1     Red
1  2    Blue
2  3   Green
3  4     Red
4  5    Blue
5  6  Yellow

需求 #

保留列B中值仅出现一次的行，期望结果：

A       B
2  3   Green
5  6  Yellow

解法一：利用value_counts()和布尔索引 #

先计算列B各值的出现次数，再筛选出仅出现一次的值，最后过滤DataFrame：

# 计算B列值的出现次数
b_counts = sample_df['B'].value_counts()
# 获取仅出现一次的B列值
unique_b_values = b_counts[b_counts == 1].index
# 过滤得到目标DataFrame
result_df = sample_df[sample_df['B'].isin(unique_b_values)]

解法二：利用groupby+filter（更简洁） #

通过分组后过滤每组长度为1的行：

result_df = sample_df.groupby('B').filter(lambda group: len(group) == 1)

两种方法都能得到目标结果，可根据使用习惯选择。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者r4bb1t