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python - 按 Pandas GroupBy 中的列表列分组

问题描述

我有以下df，

pri_key          doc_no    c_code
[9001, 7620]     767       0090
[9001, 7620]     767       0090
[9002, 7530]     768       4100
[9002, 7530]     769       3000
[9003, 7730]     777       4000
[9003, 7730]     777       4000
[9003, 7730]     779       4912

我需要散列pri_key然后 groupby 散列pri_key，并排除行具有相同doc_no和c_code组合的组df；

 df["doc_group"] = df['pri_key'].apply(lambda ls: hash(tuple(sorted(ls))))

 grouped = df.groupby("doc_group")

 m = grouped[['doc_no', 'c_code']].apply(lambda x: len(np.unique(x.values)) > 1)

 df = df.loc[m]

但它没有用，

pandas.core.indexing.IndexingError: Unalignable boolean Series provided as indexer (index of the boolean Series and of the indexed object do not match

我想知道如何解决这个问题。所以结果看起来像，

pri_key          doc_no    c_code
[9002, 7530]     768       4100
[9002, 7530]     769       3000
[9003, 7730]     777       4000
[9003, 7730]     777       4000
[9003, 7730]     779       4912

标签： pythonpandasdataframepandas-groupby

解决方案

您可以 tupleize 和 hash pri_key，然后使用它来分组df：

grouper = [hash(tuple(x)) for x in df['pri_key']]
df[df.groupby(grouper)[['doc_no', 'c_code']].transform('nunique').gt(1).all(1)]

        pri_key  doc_no  c_code
2  [9002, 7530]     768    4100
3  [9002, 7530]     769    3000
4  [9003, 7730]     777    4000
5  [9003, 7730]     777    4000
6  [9003, 7730]     779    4912

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