仅保留满足相对于另一列的条件的行

Question

所以现在我有一个这样的熊猫DF：

Name     Year      Label
Jeff     2018        0
Jeff     2019        1
Matt     2018        0
John     2018        0
Mary     2018        1
Mary     2019        1

我想保留同时具有 2018 年和 2019 年的每个唯一名称的所有行。

结果应如下所示：

Name     Year      Label
Jeff     2018        0
Jeff     2019        1
Mary     2018        1
Mary     2019        1

马特和约翰被撤职，因为他们没有 2018 年和 2019 年。

任何想法将不胜感激！

Answer 1

使用

crosstab 选择所有名称，然后使用 isin

s=pd.crosstab(df.Name,df.Year)[[2018,2019]].eq(1).sum(1)==2
df.loc[df.Name.isin(s.index[s])]
Out[463]: 
   Name  Year
0  Jeff  2018
1  Jeff  2019
4  Mary  2018
5  Mary  2019

Answer 2

使用 groupby + transform ：

m1 = df.Year.eq(2018)   
m2 = df.Year.eq(2019)
df[m1.groupby(df.Name).transform('any') & m2.groupby(df.Name).transform('any')]
  Name  Year
0  Jeff  2018
1  Jeff  2019
4  Mary  2018
5  Mary  2019

---

概括：

years = [2018, 2019]
M = [df.Year.eq(year) for year in years]
df[np.logical_and.reduce([m.groupby(df.Name).transform('any') for m in M])]
   Name  Year
0  Jeff  2018
1  Jeff  2019
4  Mary  2018
5  Mary  2019

Answer 3

您可以在"名称"上进行内部merge，一旦在df中独立选择两个年份，即可获得具有两个年份的"名称"，然后使用isin：

df.loc[df.Name.isin(df[df.Year == 2018].merge(df[df.Year == 2019],
                                              on='Name',how='inner').Name)]
   Name  Year  Label
0  Jeff  2018      0
1  Jeff  2019      1
4  Mary  2018      1
5  Mary  2019      1