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python - Python pandas - 根据缺少的区域代码删除分组的行

问题描述

在下面的 df 中，我们有两个“混合”，如 Mix_Name 和 Mix_ID 列所示。在这些混音中的每一个中，都有多个具有唯一 Track_ID 的轨道，这些轨道包含不同的地区（请参阅“地区”列）。

Mix_Name    Mix_ID  Territories     Track_Title  Artist         Track_ID
Mix Vol 1   abc123  GB | US | MX    Cabala       Prok & Fitch   12345678
Mix Vol 1   abc123  US | CA         Autosave     Fedde          9101112
Mix Vol 1   abc123  US | CA         4 Life       Firebeatz      4151617
Mix Vol 1   abc123  IE | MX         4 Life       Firebeatz      18192021
Mix Vol 2   xyz456  CA              Warrior      My Nu Leng     22232425
Mix Vol 2   xyz456  FR | DE | NE    Warrior      My Nu Leng     27282930
Mix Vol 2   xyz456  US | CA         I'm Madonna  Madonna        31323334
Mix Vol 2   xyz456  CA | US | FR    Trouble      Gregor Salto   35363738

我希望在这里做的是找出哪些轨道没有美国领土，如果任何轨道没有美国领土，我会想从我的数据框中删除整个组合。生成的数据框看起来像这样，因为“Mix Vol 2”在其轨道之一中缺少美国领土：

Mix_Name    Mix_ID  Territories     Track_Title  Artist         Track_ID
Mix Vol 1   abc123  GB | US | MX    Cabala       Prok & Fitch   12345678
Mix Vol 1   abc123  US | CA         Autosave     Fedde          9101112
Mix Vol 1   abc123  US | CA         4 Life       Firebeatz      4151617
Mix Vol 1   abc123  IE | MX         4 Life       Firebeatz      18192021

我知道我需要 Groupby：'Mix_ID'、'Track_Title' 和 'Artist'，但我不确定如何搜索区域列以查看它是否包含“美国”区域。任何帮助将非常感激！

标签： pythonpandaspandas-groupbycontains

解决方案

df.groupby(['Mix_Name', 'Track', 'Artist']).filter(lambda x: (x['Territories'].str.contains('US').any()))

您进行分组，然后过滤组以检查区域列是否包含“美国”。

编辑

notInUS = df.groupby(['Mix_Name','Track_Title','Artist']).filter(lambda x: ~x['Territories'].str.contains('US').any())['Mix_Name'].unique()
df[~df['Mix_Name'].isin(notInUS)]

我们可以查找在美国没有音轨的唯一 Mix_Name，然后将其从我们的主 df 中过滤掉。

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