Pandas基于groupby AND部分字符串匹配丢弃行

Question

我有一个大的pandas DataFrame，它有很多列。我想在有重复的地方按序列号AND进行分组，以保留产品ID以-RF结尾的行。我可以用groupby(subset='Serial Number')实现第一部分，但我不知道如何将其与基于正则表达式('-RF$')的保持/删除行相结合。我怎样才能做到这一点？

输入：

产品ID

序列号
ABC1745AABC	ABC-SUP2E-RF
ABC1745AABC	ABC-SUP2E
ABC1745AAFF	ABC-SUP2E
ABC1745AAFE	ABC-SUP2E
ABC1745AAB1	ABC-SUP2E-WS
ABC1745AAB1	ABC-SUP2E

您可以添加一列来标记以"RF"；，然后对值进行排序，使这些行位于每组的顶部。最后分组，坐在第一排：

df["RF"] = df["Product ID"].str.endswith("-RF")
df = df.sort_values(["Serial Number", "RF"], ascending=False)
output = df.groupby("Serial Number").first()[["Serial Number", "Product ID"]]

输出：

Serial Number    Product ID
2  ABC1745AAFF      ABC-SUP2E
3  ABC1745AAFE      ABC-SUP2E
0  ABC1745AABC   ABC-SUP2E-RF

感谢您的帮助。我已经这样解决了：

df=df.sort_values(["序列号"，"产品ID"]，升序=(True，True((

df=df.drop_duplicates(subset=[序列号'，'产品组']，keep='第一个'(

幸运的是，我保存的产品ID是所有情况下最长的字符串。如果情况并非总是如此，那么最好能找到一个解决方案。