Pandas按'A'分组后筛选包含全部指定C值的分组及对应行

没问题，我来帮你搞定这两个Pandas分组筛选的需求！先看一下我们的原始数据：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'A' : ['bar', 'bar', 'bar', 'foo', 'foo', 'foo'],
    'B' : [1, 2, 3, 4, 5, 6],
    'C' : [2.0, 5., 8., 1., 2., 9.]
})
print(df)

输出结果：

A  B    C
0  bar  1  2.0
1  bar  2  5.0
2  bar  3  8.0
3  foo  4  1.0
4  foo  5  2.0
5  foo  6  9.0

需求1：获取C列同时包含neededVals = [1.0,2.0]的分组 #

我们可以用groupby结合filter方法来实现，filter会保留所有满足条件的整个分组。核心思路是检查每个分组的C列是否包含neededVals里的所有值：

neededVals = [1.0, 2.0]

# 筛选出C列同时包含所有指定值的分组
filtered_groups = df.groupby('A').filter(lambda x: all(val in x['C'].values for val in neededVals))
print(filtered_groups)

输出结果：

A  B    C
3  foo  4  1.0
4  foo  5  2.0
5  foo  6  9.0

需求2：获取上述分组中仅包含C列为指定值的行 #

拿到需求1的结果后，我们可以用isin方法筛选出C列属于neededVals的行：

# 在筛选后的分组中保留C列符合指定值的行
target_rows = filtered_groups[filtered_groups['C'].isin(neededVals)]
print(target_rows)

输出结果：

A  B    C
3  foo  4  1.0
4  foo  5  2.0

如果你想一步完成两个操作，也可以把代码合并：

target_rows = df.groupby('A').filter(lambda x: all(val in x['C'].values for val in neededVals))
target_rows = target_rows[target_rows['C'].isin(neededVals)]

这样就能完美得到你想要的结果啦！

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Tony