我有一个这样的数据框：
import pandas as pd
records = [{'Name':'John', 'Country':'Canada'}, {'Name':'John', 'Country':'Canada'},
{'Name':'Mary', 'Country':'US'}, {'Name':'Mary', 'Country':'Canada'},
{'Name':'Mary', 'Country':'US'}, {'Name':'Stan', 'Country':'UK'},
{'Name':'Stan', 'Country':'UK'}]
df = pd.DataFrame(records)
df
Name Country
0 John Canada
1 John Canada
2 Mary US
3 Mary Canada
4 Mary US
5 Stan UK
6 Stan UK
我想测试具有不同国家/地区值的名称。在这种情况下，我只想看到 Mary，因为她在国家/地区列中同时包含美国和加拿大。我可以排除 John 和 Stan，因为他们的记录来自同一个国家。
任何想法如何实现这一点？
第一步是找到具有 1 个以上 unique 的名称，Country然后您可以loc在数据框中使用这些值来过滤。
方法一： groupby
# groupby name and return a boolean of whether each has more than 1 unique Country
multi_country = df.groupby(["Name"]).Country.nunique().gt(1)
# use loc to only see those values that have `True` in `multi_country`:
df.loc[df.Name.isin(multi_country[multi_country].index)]
Name Country
2 Mary US
3 Mary Canada
4 Mary US
方法2：drop_duplicates和value_counts
您可以遵循相同的逻辑，但使用drop_duplicatesandvalue_counts代替 groupby：
multi_country = df.drop_duplicates().Name.value_counts().gt(1)
df.loc[df.Name.isin(multi_country[multi_country].index)]
Name Country
2 Mary US
3 Mary Canada
4 Mary US
方法3：drop_duplicates和duplicated
注意：这将给出略有不同的结果：您只会看到 Mary 的唯一值，这可能是也可能不是需要的...
您可以删除原始帧中的重复项，并仅返回在去重帧中具有多个条目的名称：
no_dups = df.drop_duplicates()
no_dups[no_dups.duplicated(keep = False, subset="Name")]
Name Country
2 Mary US
3 Mary Canada
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