查找已在所有不同的 column2 值中進行交易的 column1 值

Question

我必須在 column1 中找到所有已在 column2 中的所有不同值中進行交易的值。 例如：

從上表我們可以確定 Fruitseller 'A' 銷售所有水果。

Answer 1

您可以先通過crosstab重塑值，然后通過boolean indexing過濾所有索引值（如果不是0 ）：

df1 = pd.crosstab(df['Fruitsellers'], df['Fruits'])

out = df1.index[df1.ne(0).all(axis=1)].tolist()
print (out)
['A']

Answer 2

>>> df Fruitsellers Fruits 0 A Guava 1 A Mango 2 B Apple 3 C Banana 4 D Pineapple 5 A Orange 6 B Orange 7 C Pineapple 8 A Apple 9 A Banana 10 A Pineapple >>> filetr_func = lambda x:sorted(x.Fruits.unique()) == sorted(df.Fruits.unique()) >>> (df ... .groupby("Fruitsellers") ... .apply(filetr_func) ... .where(lambda x:x==True) ... .dropna() ... .index ... .to_list() ... ) ['A']

Answer 3

嘗試：

>>> df.drop_duplicates().value_counts('Fruitsellers').eq(df['Fruits'].nunique()) \
      .loc[lambda x: x].index.tolist()

# Output:
['A']

假設在Fruits列中至少存在一個實例。

如果您確定， drop_duplicates不是強制性的，您沒有多個相同的 (Fruitsellers, Fruits) 行，例如 2 x ('A', 'Mango')。