能否基于DataFrame分组统计的nunique唯一值删除指定条件的行

完全可以用你提到的df.drop写法实现需求，以下是具体实现方案：

注意：你之前统计分组唯一值时occupation列名拼写有误，实际运行代码时请核对列名避免报错。

实现代码 #

方法1：按你要求的drop写法实现 #

# 统计每个职业分组下的name唯一值数量
occ_name_unique = df.groupby('occupation')['name'].nunique()
# 筛选出唯一值小于2的职业对应的行，删除后赋值给新df
df = df.drop(df[df['occupation'].isin(occ_name_unique[occ_name_unique < 2].index)].index)

方法2：更简洁的布尔索引写法（效果完全一致） #

借助transform把分组计算结果映射到每一行，直接筛选即可：

df = df[df.groupby('occupation')['name'].transform('nunique') >= 2]

结果说明 #

两种写法运行后，都会删除doctor（name唯一值为1）、tailor（name唯一值为1）两个分组的所有行，最终输出和你给出的预期结果完全一致。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者futuredataengineer