Python 3.x 熊猫-查找每个类组中显示的唯一值

我的表格如下：

class  |     id
_____________________
  A      12311894945
  A      12311760566
  A      12311433981
  A      12299990440       
  A      12291758744
  B      12311894945
  B      12311760566
  B      12311433981
  B      12299990440       
  B      12291758744
  C      12299990440       
  C      12291758744    

[12299990440, 12291758744]

我希望获得属于每个类组的唯一id值，以便预期结果如下：

class  |     id
_____________________
  A      12311894945
  A      12311760566
  A      12311433981
  A      12299990440       
  A      12291758744
  B      12311894945
  B      12311760566
  B      12311433981
  B      12299990440       
  B      12291758744
  C      12299990440       
  C      12291758744    

[12299990440, 12291758744]

我想可能是一个groupby类和某种交叉点，但我看不出这两个操作是如何在Pandas中一起完成的。

试试：

uniques = df.groupby('id')['class'].nunique()

uniques[uniques.eq(df['class'].nunique()) ].index

输出：

Int64Index([12291758744, 12299990440], dtype='int64', name='id')

---

使用集合交点和：

---

另一种选择是旋转：

s = pd.crosstab(df['id'],df['class']).astype(bool).all(1)
#s = df.pivot_table(index='id',columns='class',aggfunc=len).ge(1).all(1)
s[s].index
#Int64Index([12291758744, 12299990440], dtype='int64', name='id')

---

这是另一个选择：

uniques = df.groupby(['id','class']).size().unstack().fillna(0).astype(bool).all(axis=1)
uniques.loc[uniques].index.tolist()

或：