Python - 如果名称包含在任何行中，则保留组的所有行

Question

我有一份包含发票 ID 和审批人的报告。 发票可以有多个审批人，这会导致 ID 重复（这很好）。 我想要做的是检查每组发票 ID，以查看 2 个批准者中的任何一个是否在与该 ID 关联的批准者列表中。 如果是，那么我想保留该 ID 的所有行。 我认为我的问题与这个问题类似： 如果没有任何行符合特定条件，则删除组中的所有行，但是还没有人回答该问题。 下面是我要做的一个例子。

**Invoice Id**    **Approver**
149877RV    Jane Doe
149877RV    Joe Manchin
149877RV    Michael Frank
149877RV    Kevin Holder
149877RV    Michael Frank
149877RV    Michael Frank
149877RV    James Doe

Michael Frank 和 Kevin Holder 是我要找的名字。 由于它们都存在于此处（在我的场景中，它可以是其中之一），因此我想保留所有这些行。

150210  Jim Halpert   
150210  Mike Smith
150210  FP&A 
150210  Michael Scott

由于 Michael Frank 和 Kevin Holder 都不在此列表中，因此我想删除所有这些行。

我一直无法找到一种解决方案，可以让我按照我的描述保留所有行。

Answer 1

这应该有效：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'invoice_ID': ['149877RV' ,'149877RV' ,'149877RV','149877RV','149877RV','149877RV','149877RV'], 
                   'Approver': ['Jane Doe','Joe Manchin','Michael Frank','Kevin Holder','Michael Frank','Michael Frank','James Doe']})

mask=df['Approver'].isin(['Michael Frank','Kevin Holder'])
df1=df.loc[mask]
df1=df1.drop_duplicates(subset=['invoice_ID'])
mask2=df['invoice_ID'].isin(df1['invoice_ID'])

final_list=df.loc[mask2]

Answer 2

我认为您应该检查每个可用发票 ID 的状况。 然后检查您的状况并返回结果。 我合并了你的数据，以便让它更清楚一点

data = {"invoice_id": ["149877RV", "149877RV", "149877RV", "149877RV", "149877RV", "149877RV", "149877RV", "150210", "150210", "150210", "150210"],
        "approver": ["Jane Doe", "Joe Manchin", "Michael Frank", "Kevin Holder", "Michael Frank", "Michael Frank", "Jane Doe", "Jim Halpert", "Mike Smith", "FP&A", "Michael Scott"]}

df = pd.DataFrame.from_dict(data)

approver_1, approver_2 = "Michael Frank", "Kevin Holder"

results = []
for id in set(df["invoice_id"]):
    approvers_per_id = set(df.loc[df.loc[:, "invoice_id"] == id, "approver"])
    if approver_1 in approvers_per_id and approver_2 in approvers_per_id:
        results.append(df.loc[df.loc[:, "invoice_id"] == id])
print(results)

这返回

[  invoice_id       approver
0   149877RV       Jane Doe
1   149877RV    Joe Manchin
2   149877RV  Michael Frank
3   149877RV   Kevin Holder
4   149877RV  Michael Frank
5   149877RV  Michael Frank
6   149877RV       Jane Doe]