Pandas实现：基于Amounts列保留仅出现一次的唯一行

你之前用的drop_duplicates(subset=['Amounts'])只会删除重复行但保留其中一条，unique也只是提取不重复的值，都没法直接实现“完全移除所有出现过多次的值”的需求。要达成目标，得先统计每个Amounts值的出现次数，再筛选出仅出现一次的行：

方法一：分步实现 #

1. 先统计Amounts列各值的出现次数

amount_counts = df_1['Amounts'].value_counts()

2. 提取出仅出现一次的Amounts值

single_amounts = amount_counts[amount_counts == 1].index

3. 用这些值过滤原DataFrame

filtered_df = df_1[df_1['Amounts'].isin(single_amounts)]

方法二：一行代码简化 #

直接通过map函数关联次数统计结果，再筛选：

filtered_df = df_1[df_1['Amounts'].map(df_1['Amounts'].value_counts()) == 1]

最终输出结果 #

运行后得到的filtered_df就是你要的结果：

Col_A   Amounts
1   B      200
5   F      300

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Rip_027