Pandas 数据帧操作

我有以下数据帧

df = pd.DataFrame({
'CARD_NO': [000, 001, 002, 002, 001, 111],
'request_code': [2400,2200,2400,3300,5500,6600],
'merch_id': [1, 2, 1, 3, 3, 5],
'resp_code': [0, 1, 0, 1, 1, 1]})

根据这一要求,

inquiries = df[(df.request_code == 2400) & (df.merch_id == 1) & (df.resp_code == 0)]

我需要在df中标记查询为真的卡片号==卡片号的记录。
如果查询返回：

[6 rows x 4 columns]
index    CARD_NO  merch_id  request_code  resp_code
0        0         1          2400          0
2        2         1          2400          0

那么df应该是这样的：

index     CARD_NO  merch_id  request_code  resp_code    flag
0        0         1          2400          0            N
1        1         2          2200          1            N
2        2         1          2400          0            N      
3        2         3          3300          1            Y
4        1         3          5500          1            N
5      111         5          6600          1            N

我尝试了几次合并，但似乎都没有得到我想要的结果。 任何帮助都将不胜感激。

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谢谢。

如果我正确理解了您的问题，以下操作应该有效，即您希望仅当卡号在筛选组中，但行本身不在筛选组中时，才将标志设置为true

filtered = (df.request_code == 2400) & (df.merch_id == 1) & (df.resp_code == 0)
df["flag"] = filtered.map(lambda x: "Y" if x else "N")

import numpy as np
filter = (df.request_code == 2400) & (df.merch_id == 1) & (df.resp_code == 0)
df['flag']=np.where(~filter & df.CARD_NO.isin(df.ix[filter, 'CARD_NO']), 'Y', 'N')

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你的要求有点模糊，你能让它们更精确吗？df中有两种类型的记录。符合要求的和不符合要求的。对于df中的每个记录，我需要首先找出哪些记录符合需求。然后，对于数据帧中的每个记录，除了那些符合要求的记录外，我需要找出它们的CARD_NO是否与具有所有要求的记录集中的CARD_NO匹配。这有用吗？这是一个奇怪的用例。这有助于找到具有所有需求的记录。但是，它在df中找不到与具有所有要求的记录具有相同卡号的其他记录。我会试着用这个作为基础。谢谢除了

filtered->~ filtered&df.CARD\u NO.isin（df.ix[filtered'CARD\u NO']）

，公认的解决方案还有什么不同？这看起来不错！我会让你知道它是如何处理我更大的数据集的。工作得很有魅力！谢谢