Pandas实操：删除多级索引下仅含单种ans值的对应分组行

解决方案 #

首先确保你的DataFrame已经将no和ans设置为多级索引，未设置的话先执行：

df = df.set_index(['no', 'ans'])

方法1：分组过滤（逻辑直观，适合小数据量）

直接按no分组，筛选同时包含Yes和No的分组即可：

result = df.groupby(level='no').filter(
    lambda g: {'Yes', 'No'}.issubset(g.index.get_level_values('ans').unique())
)

方法2：索引筛选（性能更高，适合百万级以上大数据量）

先统计符合条件的no值，再直接按索引过滤：

# 统计每个no对应的ans数量，保留数量为2的no
keep_nos = df.index.get_level_values('no').value_counts()[lambda s: s == 2].index
# 过滤出符合条件的行
result = df[df.index.get_level_values('no').isin(keep_nos)]

两种方法最终输出的result都符合要求：

freq
no ans        
1  Yes      23
   No       89
2  Yes      45
   No       76

内容的提问来源于stack exchange，提问作者FafamKurac123