Pandas 从多个列中筛选值

我想找到具有不同产品的id。 这里，答案是id-1、2和4，因为它有不同的prod。 答案不是ID3，因为ID3有类似的产品

如何用Python编写程序来过滤结果

   id prod
0   1    a
1   1    l
2   2    l
3   2    a
4   3    a
5   3    a
6   3    a
7   4    l
8   4    a

IIUC，您可以使用：

df.loc[~df.duplicated(['id','prod'],keep=False),'id']
#or df.drop_duplicates(keep=False)['id']

0    1
1    1
2    2
3    2
7    4
8    4

---

请在您的帖子中以文本格式发布您的样本，并附上代码标签。不建议将其作为图像发布。++ve是一个很好的解决方案。您能帮助我吗？我正在尝试df.groupby（'id'）['prod']].nunique（）=1但问题是，对于组中只有1项的元素，它将失败，我如何将该条件放入其中。如果您能在这里指导我，我将不胜感激。@RavinderSingh13关于

df.groupby（'id'）['prod'].apply（lambda x:x.nunique（）==len（x））

？非常感谢您让我知道，当我运行您建议的代码时，我会遇到类似

TypeError:'Series'对象无法调用的错误。

关于它的任何想法，我正在学习，抱歉，如果这里遗漏了什么。很抱歉，我仍然收到一个错误

TypeError:“Series”对象不可调用

no我没有在这里更改任何df的值。我会试着把这个问题发一次。非常感谢你的帮助：）@RavinderSingh13对我来说很好（当然可以，没问题。：）