从Pandasdf中提取所有条目，其中所有年份的值都相同

ojsjcaue 于 2023-02-27 发布在其他

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我有一个 Dataframe ，看起来像这样（与许多其他国家，这是一个样本）：

df_dict = {'country': ['Japan','Japan','Japan','Japan','Japan','Japan','Japan', 'Greece','Greece','Greece','Greece','Greece','Greece','Greece'],
           'year': [2016, 2017,2018,2019,2020,2021,2022,2016, 2017,2018,2019,2020,2021,2022],
           'value': [320, 416, 172, 652, 390, 570, 803, 100, 100, 100, 100, 100, 100,100]}

df = pd.DataFrame(df_dict)

我希望提取所有年份中value相同的所有条目，有时可能是100，有时可能是另一个值，但这里的示例是100。
我不知道该怎么办
输出应如下所示。

df_dict2 = {'country': ['Greece','Greece','Greece','Greece','Greece','Greece','Greece'],
           'year': [2016, 2017,2018,2019,2020,2021,2022],
           'value': [100, 100, 100, 100, 100, 100,100]}

df2 = pd.DataFrame(df_dict2)

pandas

来源：https://stackoverflow.com/questions/75545443/extract-all-entries-from-a-pandas-df-where-the-values-are-the-same-across-all-ye

1条答案

按热度按时间

but5z9lq1#

如果您想知道在所有年份中具有相同值的国家/地区，请使用groupby.nunique：

s = df.groupby('country')['value'].nunique()

out = list(s[s.eq(1)].index)

输出：['Greece']
如果你也想要这个值，那么就用布尔索引loc来获取groupby.agg：

(df.groupby('country')['value'].agg(['nunique', 'first'])
   .loc[lambda d: d.pop('nunique').eq(1), 'first']
)

输出：

country
Greece    100
Name: first, dtype: int64

编辑：筛选原始数据框：

s = df.groupby('country')['value'].nunique()
df[df['country'].isin(s[s.eq(1)].index)]

或直接：

df[df.groupby('country')['value'].transform('nunique').eq(1)]

输出：

country  year  value
7   Greece  2016    100
8   Greece  2017    100
9   Greece  2018    100
10  Greece  2019    100
11  Greece  2020    100
12  Greece  2021    100
13  Greece  2022    100

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