在每组 Pandas 数据帧中保留公共行

Question

鉴于以下熊猫数据框：

  | a  b
--+-----
0 | 1  A 
1 | 2  A 
2 | 3  A 
3 | 4  A 
4 | 1  B 
5 | 2  B 
6 | 3  B 
7 | 1  C 
8 | 3  C 
9 | 4  C 

如果你按列分组，b我想执行一个操作，只保留它们有a共同列的行。结果将是以下数据框：

  | a  b
--+-----
0 | 1  A 
2 | 3  A 
4 | 1  B 
6 | 3  B 
7 | 1  C 
8 | 3  C 

是否有一些内置方法可以做到这一点？

Answer 1

您可以pivot_table在dropna此处尝试，然后使用sreries.isin以下方法进行过滤：

s = df.pivot_table(index='a',columns='b',aggfunc=len).dropna().index
df[df['a'].isin(s)]

类似的crosstab：

s = pd.crosstab(df['a'],df['b'])
df[df['a'].isin(s[s.all(axis=1)].index)]

   a  b
0  1  A
2  3  A
4  1  B
6  3  B
7  1  C
8  3  C