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问如何查找组中的缺失值
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Stack Overflow用户

提问于 2019-07-23 10:57:47

回答 3查看 115关注 0票数 1

我有一个很大的餐馆检查数据集。一次检查将触发多个代码违规。我想找出是否有任何检查不包含特定的代码违规(作为有害程序的证据)。我把数据放在Pandas数据框里。

我尝试根据是否包括有害生物的违规行为来分离数据帧。我试着按违规代码分组。似乎找不到答案。

将有害程序违规设置为"3A“时，数据可能如下所示：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(data = {
    'visit' : ['1', '1', '1', '2', '2', '3', '3'],
    'violation' : ['3A', '4B', '5C', '3A', '6C', '7D', '8E']
    })

  visit violation
0     1        3A
1     1        4B
2     1        5C
3     2        3A
4     2        6C
5     3        7D
6     3        8E

我想用这个来结束：

result = pd.DataFrame(data = {
    'visit' : ['3', '3'], 'violation' : ['7D', '8E']
    })

Out[15]: 
  visit violation
0     3        7D
1     3        8E

python

pandas

distinct-values

回答 3

Stack Overflow用户

回答已采纳

发布于 2019-07-23 11:06:40

尝试使用：

value = '3A'
print(df.groupby('visit').filter(lambda x: all(value != i for i in x['violation'])))

输出：

  violation visit
5        7D     3
6        8E     3

票数 1

Stack Overflow用户

发布于 2019-07-23 11:08:59

另一种方法是：

violation_visits = df[df['violation']=='3A']['visit'].unique()
df[~df['visit'].isin(violation_visits.tolist())]

Out[16]: 
  visit violation
5     3        7D
6     3        8E

票数 0

Stack Overflow用户

发布于 2019-07-23 11:15:11

使用过滤器的一种方式

df.groupby('visit').filter(lambda x : ~x['violation'].eq('3A').any())
  visit violation
5     3        7D
6     3        8E

使用transform的另一种方式

df[df.violation.ne('3A').groupby(df.visit).transform('all')]
  visit violation
5     3        7D
6     3        8E

票数 0

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原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/57156056

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