Pandas如何删除account不同但recharge_number重复的对应两行数据

完整可运行代码 #

import pandas as pd

# 构造示例输入数据
data = {'account': [43,43,43,43,45,45], 
    'recharge_number': [17777, 17777, 17999, 17888, 17222, 17999] , 
    'year': [2021,2021,2021,2021,2020,2020], 
    'month': [2,3,5,6,2,9]} 
df = pd.DataFrame(data)

# 核心处理逻辑（大数据量推荐，性能更优）
mask = df.groupby('recharge_number')['account'].transform('nunique') == 1
df_result = df[mask]

# 打印验证输出
print(df_result)

逻辑说明 #

• 以recharge_number为维度分组，统计每个充值号码对应的唯一account数量
• 仅保留唯一账号数为1的充值号码对应的所有行
• 充值号码17999对应两个不同账号，会被整体过滤，最终输出和预期结果完全一致

小数据集可选写法 #

如果处理的数据量较小，可以用可读性更高的filter写法：

df_result = df.groupby('recharge_number').filter(lambda x: x['account'].nunique() == 1)

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