使用pandas查找另一列唯一出现的列数

我有一张桌子：

id_1        id_2      id_3
47452       IN        13
47452       IN        13
47452       IN        16
31551       GA        6
31551       GA        6

如何找到具有多个唯一出现（

id\u 2

和

id\u 3

）==1的

id\u 1

？（使用

熊猫

）

因此，此处仅应返回31551

代码：

---

我们可以通过在

id\u 1

上使用groupby来解决这个问题，然后根据

id\u 2

和

id\u 3

获得每个组的唯一行数

最后，我们可以筛选出具有一个唯一行的组：

m = df.groupby('id_1')['id_2','id_3'].transform('nunique').eq(1).all(axis=1)
df[m]

输出

    id_1 id_2  id_3
3  31551   GA     6
4  31551   GA     6

array([31551])

---

如果要返回

id_1

的值：

df[m]['id_1'].unique()

输出

    id_1 id_2  id_3
3  31551   GA     6
4  31551   GA     6

array([31551])

---

我们可以通过在

id\u 1

上使用groupby来解决这个问题，然后根据

id\u 2

和

id\u 3

获得每个组的唯一行数

最后，我们可以筛选出具有一个唯一行的组：

m = df.groupby('id_1')['id_2','id_3'].transform('nunique').eq(1).all(axis=1)
df[m]

输出

    id_1 id_2  id_3
3  31551   GA     6
4  31551   GA     6

array([31551])

---

如果要返回

id_1

的值：

df[m]['id_1'].unique()

输出

    id_1 id_2  id_3
3  31551   GA     6
4  31551   GA     6

array([31551])

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您的问题的解决方案之一可以通过使用多层次分组来实现

d = {'id_1': [47452, 47452, 47452, 31551, 31551], 'id_2': ['IN', 'IN', 'IN', 'GA', 'GA'], 'id_3': [13, 13, 16, 6, 6]}
df = pd.DataFrame(data=d)

result = df.groupby(['id_1','id_2','id_3']).size().groupby(level=0).agg(['size'])

result:
      size
id_1    
31551   1
47452   2

您可以通过以下方式选择只有一个计数的id_1：

result[result['size']==1]
      size
id_1    
31551   1

此外，您还可以打印结果中所有id的列表：

result[result['size']==1].index.tolist()
output : [31551]

---

希望这能有所帮助。

通过使用多层次分组，您的问题可以得到一个解决方案

d = {'id_1': [47452, 47452, 47452, 31551, 31551], 'id_2': ['IN', 'IN', 'IN', 'GA', 'GA'], 'id_3': [13, 13, 16, 6, 6]}
df = pd.DataFrame(data=d)

result = df.groupby(['id_1','id_2','id_3']).size().groupby(level=0).agg(['size'])

result:
      size
id_1    
31551   1
47452   2

您可以通过以下方式选择只有一个计数的id_1：

result[result['size']==1]
      size
id_1    
31551   1

此外，您还可以打印结果中所有id的列表：

result[result['size']==1].index.tolist()
output : [31551]

希望这有帮助