根据条件从 dataframe 中删除几行

Question

有一些产品不能一起分配（例如产品“5649565”和“5649646”不能一起分配给任何客户）。 您可以在排除表中获取此列表：

产品1	产品2
5649646	5649565
5649585	5649910
5649585	5649921
5649607	5649931
5649607	5649929

df_customers：

顾客	产品	相关性评分
A10001	5649646	0.646916
A10001	5649565	0.608653
A10001	5649585	0.587336
A10001	5649910	0.581182
A10001	5650462	0.575269
A10787	5650544	0.008170
A10787	5649815	0.003877
A10787	5649925	0.002392

即客户 A10001 应该只获得一种产品，而不是相同索引的两种产品，例如客户 A10001 应该获得 5649646 或 5649565 但不能同时获得它们。 但是我们可以在 df_customers 表中看到他同时拥有这两种产品，因此我必须删除具有 A10001 客户的产品 5649565 的行。 我怎样才能用 python 解决这个问题。

Answer 1

目前尚不清楚应该优先考虑哪种产品。 relevancy_score或产品 1 高于产品 2 的那个？

例如，这是一个更喜欢更高relevancy_score的解决方案。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'customers': [1, 1, 1, 2, 2, 3, 3, 3],
    'product': ['a', 'b', 'c', 'c', 'a', 'b', 'a', 'c'],
    'relevancy_score': [0.5, 0.9, 0.1, 0.95, 0.3, 0.5, 0.8, 0.4],
})

new_df = pd.concat(
    [
        group[group['relevancy_score'] == group['relevancy_score'].max()]
        for _, group in df.groupby('customers')
    ]
)
print(new_df)

Output

   customers product  relevancy_score
1          1       b             0.90
3          2       c             0.95
6          3       a             0.80