如果有重复项，如何从 pandas groupby 中删除列？

Question

我运行一个df.groupby(['join', 'churn']).count()它return是这样的：

join     churn  
2016-05  2016-05      1
         2016-06      5
         2017-07      2
         2018-08      1
2016-06  2016-06      2
         2016-07      9
         2016-11      1
         2017-06      2

我如何进一步处理这些数据，以便在加入 == 流失时它不会 return 一行？

我想要的：

join     churn  
2016-05  2016-06      5
         2017-07      2
         2018-08      1
2016-06  2016-07      9
         2016-11      1
         2017-06      2

Answer 1

在 groupby

之前过滤

df.query('join!=churn').groupby(['join', 'churn']).count()

Answer 2

您可以先筛选：

mask = df['join'] != df['churn']
df[mask].groupby(['join', 'churn']).count()

如果有重复项，如何从 pandas groupby 中删除列？

How can I remove a column from a pandas groupby if there are duplicates?

python

aggregation

pandas