我有一个如下数据框
+-----------+------------+---------------+------+-----+-------+
| InvoiceNo | CategoryNo | Invoice Value | Item | Qty | Price |
+-----------+------------+---------------+------+-----+-------+
| 1 | 1 | 77 | 128 | 1 | 10 |
| 1 | 1 | 77 | 101 | 1 | 11 |
| 1 | 2 | 77 | 105 | 3 | 12 |
| 1 | 3 | 77 | 129 | 2 | 10 |
| 2 | 1 | 21 | 145 | 1 | 9 |
| 2 | 2 | 21 | 130 | 1 | 12 |
+-----------+------------+---------------+------+-----+-------+
如果要按组分组，如果item_list = [128,129,130]该组中存在列表中的任何项目，我想过滤整个组'InvoiceNo' &'CategoryNo'。
我想要的输出如下
+-----------+------------+---------------+------+-----+-------+
| InvoiceNo | CategoryNo | Invoice Value | Item | Qty | Price |
+-----------+------------+---------------+------+-----+-------+
| 1 | 1 | 77 | 128 | 1 | 10 |
| 1 | 1 | 77 | 101 | 1 | 11 |
| 1 | 3 | 77 | 129 | 2 | 10 |
| 2 | 2 | 21 | 130 | 1 | 12 |
+-----------+------------+---------------+------+-----+-------+
我知道如何使用过滤数据框isin()。但是，不确定如何使用groupby()
到目前为止，我已经在下面尝试过
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')
item_list = [128,129,130]
df.groupby(['InvoiceNo','CategoryNo'])['Item'].isin(item_list)
但是什么也没发生。请指导我如何解决此问题。
您可以执行以下操作：
s = (df['Item'].isin(item_list)
.groupby([df['InvoiceNo'], df['CategoryNo']])
.transform('any')
)
df[s]
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