私は1つの列に基づいてフィルタを実行しようとしています。例えば、私はそれが持って見るたびにトランザクションを削除したい入力Pythonで複雑なフィルタを行う方法
Date Trans account_no
2017-12-11 10000 1111
2017-12-11 10000 1112
2017-12-11 10000 1113
2017-12-11 10001 1111
2017-12-11 10002 1113
所望の出力
1111 ACCOUNT_NO
Date Trans account_no
2017-12-11 10002 1113
編集：
これは、オペレータチェーン理由とは異なっています複製/条件付きフィルタを扱っています
+ transform
df[~df.groupby('Trans').account_no.transform(lambda x : set([1111]).issubset(x))]
Out[1658]:
Date Trans account_no
4 2017-12-11 10002 1113
1111だけでなく複数の数字を除外するコードを修正する方法を知っていますが、1112 –
@ReeseFitzmaurice 'df [〜df.Trans.isin（df.loc [df.account_no.isin（[1112 、1111]）、 'Trans']）] ' – Wen
私はまだ元の質問ロジックを維持しようとしていますが、これは機能しますか？ df = df [〜df.groupby（ 'Trans'）。account_no.transform（lambda x：set（[1112,1111]）。issubset（x））] –
issubsetを使用することにより、2つのステップでこれを行うことができます。最初にを使用しての値のうち、account_noが1111に等しいことがあります。そして、あなたがシリーズに基づいてフィルタリングする.locを使用することができますisin()
df[~df.Trans.isin(df.loc[df.account_no == 1111,'Trans'])]
Date Trans account_no
4 2017-12-11 10002 1113
と他のすべてのトランザクションを選択します。
def complex_filter_criteria(x):
return x != 1111
df.loc[df['account_no'].apply(complex_filter_criteria)]
df['account_no'].apply(complex_filter_criteria)カラムaccount_no内の各エントリに対してTrue/False評価の一連を戻します。次に、それをdf.locに渡すと、系列からのTrueの評価に対応する行のみからなるデータフレームが返されます。
[パンダ：オペレータ連鎖を有するデータフレームのフィルタ列]の可能な重複（https://stackoverflow.com/questions/11869910/pandas-filter-rows-of-dataframe-with-operator-chaining ） – splash58
操作後に「2017-12-11 10000 1113」が消えたのはなぜですか？ – Tai