如何提取不同Party存在共有日期的Pandas DataFrame行

问题原因 #

你原来使用的代码df.loc[df['Date & Time'].dt.date.duplicated(keep=False)]仅判断了日期是否重复出现，没有区分重复的日期是否属于不同Party，因此会保留同一个Party下同一日期的多条记录，不符合跨Party共有日期的筛选要求。

正确实现思路 #

我们需要筛选出至少被2个不同Party使用的日期，再取出这些日期对应的全部行：

• 第一步：从datetime字段中提取纯日期维度
• 第二步：按日期分组，统计每个日期对应的唯一Party数量，保留唯一Party数量≥2的日期
• 第三步：从原表中过滤出属于上述日期的所有行

完整代码示例 #

# 新增临时列存储纯日期（忽略时间）
df['date_only'] = df['Date & Time'].dt.date
# 筛选出跨Party共有的日期
shared_dates = df.groupby('date_only')['Party'].nunique()[lambda x: x >= 2].index
# 过滤得到符合要求的结果，可按需删除临时辅助列
result = df[df['date_only'].isin(shared_dates)].drop(columns='date_only')

无临时列简化版本 #

如果不想新增辅助列，可以直接合并逻辑：

result = df[df['Date & Time'].dt.date.map(
    df.groupby(df['Date & Time'].dt.date)['Party'].nunique() >= 2
)]

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