筛选出具有公共字段且至少有一个满足条件的行

Filter out rows with common field where at least one fulfills a condition

我有这样的数据：

Task ID Status
Task1 123 Open
Task2 123 Closed
Task3 211 Closed
Task4 211 Closed
Task5 564 Closed
Task6 994 Open

我想删除 ID 相同但状态为 'Open' 的行。换句话说，我想删除所有具有 'Open' 状态的 ID。

最终结果是这样的：

Task ID Status
Task3 211 Closed
Task4 211 Closed
Task5 564 Closed

数据：

{'Task': ['Task1', 'Task2', 'Task3', 'Task4', 'Task5', 'Task6'],
 'ID': [123, 123, 211, 211, 564, 994],
 'Status': ['Open', 'Closed', 'Closed', 'Closed', 'Closed', 'Open']}

我们可以使用打开状态和 groupby + cummax 创建布尔过滤器。

我们的想法是，如果一个状态是打开的，我们将它出现的所有行的相应 ID 标记为 True，然后我们过滤掉所有这样的行：

out = df[~df['Status'].eq('Open').groupby(df['ID']).cummax()]

输出：

    Task   ID  Status
2  Task3  211  Closed
3  Task4  211  Closed
4  Task5  564  Closed