Python 熊猫在不同的群体中丢弃重复的动物

我有一个数据帧，在这个数据帧中，我只希望跨组删除重复项，并且只删除一次

A B C D
01 02第1组
1第2组
第2组
3 1第2组
43832组
5 1组1

在上述数据帧中，我希望得到以下输出：

A B C D
01 02第1组
第2组
3 1第2组
43832组

对于每个跨组匹配（跨组1和2），如果存在配对匹配，则将其删除。注意：如果存在重复的配对匹配，只要组间存在配对，两个匹配都将被删除

为清晰起见，附加示例：

A B C D
01 02第1组
1第2组
第2组
3 1第2组
43832组
5 1组1
6第1组

在上述数据帧中，我希望得到以下输出：

A B C D
01 02第1组
3 1第2组
43832组

非常感谢您的帮助

首先在子集上选择重复的行，在这里：['A'、'B'、'C']并另存为df1。然后groupby这个新的数据帧由您的组组成，这里是col'D'。 现在，为每个组找到第一行的索引。索引与主数据帧df相同。因此，您可以轻松地逐行删除索引值

---

输出中带有

1

的行不应该属于组1吗？是的，索引1和5被删除。索引1来自第2组，而索引5来自第1组。为什么不删除索引3？对不起，这有点混乱。我想在不同的组之间删除对。因此，尽管有4个“匹配”（索引1、2、3、5），但各组之间只有1个匹配。（我选择从第2组中删除索引1，但是第2组中的任何一个匹配都可能被删除）好的，谢谢你的澄清！我现在明白了。但我不知道如何轻松地做到这一点，除了检查每个小组。我有一种感觉，你可能想做错事，因为如果你只放弃一次，你仍然可以在不同的群体中留下重复的，所以我不明白为什么放弃是有用的。你能说出你的最终目标吗？也许有更简单的方法？谢谢你，纳扎宁。这里有一些内容，但这段代码只删除数据帧中的第一个成对值。我正在探索您提供的上述内容。欢迎光临！我认为它应该在每组中删除一个重复的行。有点困惑：）我更新了代码。它将重复的行分组，然后找到具有最小长度的组，并将长度保存为“最小重复行”，然后在每个组中删除“最小重复行”。

import pandas as pd
data = {'A' : [1,1,1,1,3,1,1], 
        'B' : [0,1,1,1,8,1,1],
        'C' : [2,1,1,1,3,1,1],
        'D' : ['Group 1','Group 2','Group 2','Group 2','Group 2','Group 1','Group 1']}
df = pd.DataFrame(data)

df1 = df[df.duplicated(['A','B','C'],keep=False)]
df2 = df1.groupby('D')
min_duplicate_rows = df2.A.count().min()

for group, data_list in df2:
    for i in range(min_duplicate_rows):
        drop_index = (data_list.index)[i]
        df = df.drop(drop_index)
df