根据行和列条件保留 pandas dataframe 的行

Question

您好，我有一个 pandas dataframe 想要清洁。这是一个示例：

身份证	IDBUYER	账单	日期
001	768787	45	1897-07-24
001	768787	67	1897-07-24
001	768787	98	1897-07-24
002	768787	30	1897-07-24
002	768787	15	1897-07-24
002	768787	12	1897-07-24
005	786545	45	1897-08-19
008	657676	89	1989-09-23
009	657676	42	1989-09-23
010	657676	18	1989-09-23
012	657676	51	1990-03-10
016	892354	73	1990-03-10
018	892354	48	1765-02-14
020	892354	62	1765-02-14

我想删除最高的账单（并在同一天由同一个 IDBUYER 制作账单时保持最低，并且其账单 ID 彼此跟随。要得到这个：

身份证	IDBUYER	账单	日期
002	768787	30	1897-07-24
002	768787	15	1897-07-24
002	768787	12	1897-07-24
005	786545	45	1897-08-19
010	657676	18	1989-09-23
012	657676	51	1990-03-10
016	892354	73	1990-03-10
018	892354	48	1765-02-14
020	892354	62	1765-02-14

先感谢您

Answer 1

一种解决方案：

df = df.sort_values('BILL')
df.loc[df.assign(cc = df.groupby(['DATE','IDBUYER',df.groupby(['DATE','IDBUYER'])['IDBILL'].transform(lambda x: x.diff().gt(1).cumsum())]).cumcount(),cc2 = df.groupby(['DATE','IDBUYER','IDBILL']).transform('count'),floor = lambda x: ~(x['cc'].floordiv(x['cc2'],axis=0).astype(bool)))['floor']].sort_index()