我遇到了一个看似简单的问题：在熊猫数据框中删除唯一的行。基本上与的相反drop_duplicates()。
假设这是我的数据：
A B C
0 foo 0 A
1 foo 1 A
2 foo 1 B
3 bar 1 A
当A和B唯一时，我想删除行，即我只保留行1和2。
我尝试了以下方法：
# Load Dataframe
df = pd.DataFrame({"A":["foo", "foo", "foo", "bar"], "B":[0,1,1,1], "C":["A","A","B","A"]})
uniques = df[['A', 'B']].drop_duplicates()
duplicates = df[~df.index.isin(uniques.index)]
但是我只能得到第2行，因为唯一性是0、1和3！
选择所有重复行的解决方案：
您可以使用duplicated子集和参数keep=False来选择所有重复项：
df = df[df.duplicated(subset=['A','B'], keep=False)]
print (df)
A B C
1 foo 1 A
2 foo 1 B
解决方案transform：
df = df[df.groupby(['A', 'B'])['A'].transform('size') > 1]
print (df)
A B C
1 foo 1 A
2 foo 1 B
对所有唯一行进行了一些修改的解决方案：
#invert boolean mask by ~
df = df[~df.duplicated(subset=['A','B'], keep=False)]
print (df)
A B C
0 foo 0 A
3 bar 1 A
df = df[df.groupby(['A', 'B'])['A'].transform('size') == 1]
print (df)
A B C
0 foo 0 A
3 bar 1 A
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