无论如何要取消分组 pandas 数据框中的数据？

Question

我有一个数据集，为简单起见，我需要根据一列进行分组和聚合，以便我可以轻松删除一些行。完成计算后，我需要通过操作反转组，以便我可以在 excel 中轻松查看数据框。如果我不反转操作，我会将整个列表导出到 excel，这不容易分析。非常感谢任何帮助。

示例：

Col1  Col2 Col3
123   11   Yes
123   22   Yes
256   33   Yes
256   33   No
337   00   No
337   44   No

应用 groupby 和聚合后：

X=dataset.groupby('Col1').agg(lambda x:set(x)).reset_index()

我明白了

Col1   Col2      Col3
123   {11,22}   {Yes}
256   {33}      {Yes, No}
337   {00,44}   {No}

然后我使用 drop

删除所有包含 Yes 的列

X=X.reset_index(drop=True)

在导出到 excel 之前我需要得到的是

Col1 Col2 Col3
337   00   No
337   44   No

希望这足够清楚

提前致谢

Answer 1

我不认为转换成集合是个好主意。这是一个替代方案：首先按 Col3 降序排序，然后创建 Col2 : Yes/No 的映射并基于该映射进行过滤。

In [1191]: df = df.sort_values('Col3', ascending=True)

In [1192]: mapping = dict(df[['Col2', 'Col3']].values)

In [1193]: df[df.Col2.replace(mapping) == 'No'] # or df.Col2.map(mapping)
Out[1193]: 
   Col1  Col2 Col3
4   337     0   No
5   337    44   No

Answer 2

我同意 COLDSPEED。您无需转换即可设置

df['Temp']=df.Col3.eq('Yes')
DF=df.groupby('Col1')['Temp'].sum()
df[df.Col1==DF.index[DF==0].values[0]].drop('Temp',axis=1)


Out[113]: 
   Col1  Col2 Col3
4   337     0   No
5   337    44   No

无论如何要取消分组 pandas 数据框中的数据？

Is there anyway to ungroup data in a grouped-by pandas dataframe?

python

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