如何根据 python 中的多个条件计算列中的唯一行

Question

我有一个看起来像这样的数据框：（处理有多种可能的字符变量，我只是针对问题进行了简化）

ID              Position            Treatment
--20AxECvv-         0           A
--20AxECvv-         -1          A
--20AxECvv-         -2          A
--h9INKewQf-        0           A
--h9INKewQf-        -1          B
zZU7a@8jN           0           B
QUeSNEXmdB          0           C
QUeSNEXmdB          -1          C
qu72Ql@h79          0           C

我只想保留独享的ID，也就是只用过一次的ID，即使多次处理也保留。之后，我想对每次治疗的 ID 数求和。结果将是：

ID              Position            Treatment
--20AxECvv-         0           A
--20AxECvv-         -1          A
--20AxECvv-         -2          A
zZU7a@8jN           0           B
QUeSNEXmdB          0           C
QUeSNEXmdB          -1          C   
qu72Ql@h79          0           C

总和：

A : 1 
B : 1
C : 2

我知道如何解决这个问题，也许是循环中的循环，但我是 Python/panda 的初学者，谢谢

Answer 1

您可以按 ID 分组并根据唯一行数 == 1 的条件过滤行

df1 = df.loc[df.groupby('ID').Treatment.filter(lambda x: x.nunique()==1).index]

或者按照@Igor Raush 的建议，

df1 = df.groupby('ID').filter(lambda g: g.Treatment.nunique() == 1)    

    ID          Position    Treatment
0   --20AxECvv-     0           A
1   --20AxECvv-     -1          A
2   --20AxECvv-     -2          A
5   zZU7a@8jN       0           B
6   QUeSNEXmdB      0           C
7   QUeSNEXmdB      -1          C
8   qu72Ql@h79      0           C

并获取唯一计数

df1.groupby('Treatment').ID.nunique()

Treatment
A        1
B        1
C        2

如何根据 python 中的多个条件计算列中的唯一行

How to count unique rows in a column based on multiple conditions in python

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