Python Pandas：如何排除任何值重復超過 n 次的行

Question

當談到 Python 時，我很綠色，所以如果這是一個明顯的問題，我很抱歉。

我有一個有 8 列的 dataframe。 對於每一行，前四列是單個名稱。 以下四列是與這些名稱中的每一個相關聯的位置。 這是一個例子。

名稱1	名稱2	名稱3	名稱4	位置1	位置2	位置 3	loc4
喬	戴夫	亞倫	亞歷克斯	紐約市	氣	人工神經網絡	法爾
埃里卡	阿拉娜	史蒂夫	布萊克	JAX	米婭	JAX	JAX
史黛西	湯姆	南希	斯蒂芬	囊	SFR	達爾	達爾

我想要做的就是采用 dataframe 並創建一個新的，顯示所有相同的信息，但不包括在最后 4 列中具有兩個以上相同位置的任何行。 然后結果需要重置索引。 所以上面例子的結果是：

名稱1	名稱2	名稱3	名稱4	位置1	位置2	位置 3	loc4
喬	戴夫	亞倫	亞歷克斯	紐約市	氣	人工神經網絡	法爾
史黛西	湯姆	南希	斯蒂芬	囊	SFR	達爾	達爾

我試圖讓它與 apply、groupby 和 count 的組合一起工作，但無法讓它正常工作。 我覺得有一個簡單的解決方案。

非常感謝！

Answer 1

您可以在每一行上使用nunique ：

df[df[['loc1', 'loc2', 'loc3', 'loc4']].apply(lambda x: len(x) - x.nunique() < 2, axis=1)].copy().reset_index()

Answer 2

嘗試這個：

df[df.filter(like = 'loc').nunique(axis = 1) > 2]

Output：

   name1 name2  name3  name4 loc1 loc2 loc3 loc4
0    Joe  Dave  Aaron   Alex  NYC  CHI  ANN  FAL
2  Stacy   Tom  Nancy  Steph  SAC  SFR  DAL  DAL

Using filter with like = 'loc' to limit the dataframe columns to just the last four or the loc columns, then get the number of unique values with axis=1 using nunique , the create a boolean series and with boolean filtering we can select correct行。