如何筛选DataFrame中同一C1列值对应不同C2列值的所有行

完全可以实现，核心思路是按C1列分组后，统计每个分组内C2列的唯一值数量，过滤出唯一值数量大于1的分组对应的所有行即可。

完整实现代码 #

import pandas as pd

# 构造示例DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'C1': ['ciao', 'anna', 'anna'],
    'C2': ['type1', 'type1', 'type2']
})

# 方法1：使用transform一行完成筛选（效率更高，适合大数据量场景）
result = df[df.groupby('C1')['C2'].transform('nunique') > 1]

# 方法2：先筛选符合条件的C1取值，再过滤原表（逻辑更直观）
valid_c1 = df.groupby('C1').filter(lambda x: x['C2'].nunique() > 1)['C1'].unique()
result = df[df['C1'].isin(valid_c1)]

输出结果 #

两种方法得到的result均和你期望的输出一致：

内容的提问来源于stack exchange，提问作者giupardeb