DataFrame 选择在所有类别中匹配条件的用户

Question

我有以下数据框：

   user category  x  y
0    AB        A  1  1
1    EF        A  1  1
2    SG        A  1  0
3    MN        A  1  0
4    AB        B  0  0
5    EF        B  0  1
6    SG        B  0  1
7    MN        B  0  0
8    AB        C  1  1
9    EF        C  1  1
10   SG        C  1  1
11   MN        C  1  1

我想要 select 个在所有类别中都有 x=y 的用户。我能够使用以下代码做到这一点：

data = pd.DataFrame({'user': ['AB', 'EF', 'SG', 'MN', 'AB', 'EF', 
                              'SG', 'MN', 'AB', 'EF', 'SG', 'MN'],
                     'category': ['A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 
                                  'B', 'B', 'C', 'C', 'C', 'C'],
                     'x': [1,1,1,1, 0,0,0,0, 1,1,1,1],
                     'y': [1,1,0,0, 0,1,1,0, 1,1,1,1]})

data = data[data['x'] == data['y']][['user', 'category']]
count_users_match = data.groupby('user', as_index=False).count()
count_cat = data['category'].unique().shape[0]
print(count_users_match[count_users_match['category'] == count_cat])

输出：

  user  category
0   AB         3

我觉得这是一个很长的解决方案。有没有更短的方法来实现这个目标？

Answer 1

我们可以使用 query + groupby + size 来查找每个用户的匹配类别数。然后将其与每个用户的类别数进行比较：

tmp = data.query('x==y').groupby('user').size()
out = tmp[tmp == data['category'].nunique()].reset_index(name='category')

输出：

  user  category
0   AB         3

Answer 2

试试这个：

filtered = df.x.eq(df.y).groupby(df['user']).sum().loc[lambda x: x == df['category'].nunique()].reset_index(name='category')

输出：

>>> filtered
  user  category
0   AB         3

Answer 3

这是一种更紧凑的方式，但我不知道它是否也更有效率。

out = [{'user': user, 'frequency': data.loc[data['x'] == data['y']]['user'].value_counts()[user]} for user in data['user'].unique() if data.loc[data['x'] == data['y']]['user'].value_counts()[user] == data['user'].value_counts()[user]]
>>> out
[{'user': 'AB', 'frequency': 3}]

DataFrame 选择在所有类别中匹配条件的用户

DataFrame selecting users that match a condition in all categories

python

select

dataframe

pandas

pandas-groupby