Python 使用多个条件筛选数据帧中的行

考虑一个有4列的数据帧-

• 交易ID（唯一ID）-101102103
• 货币对（具体清单）-澳元、英镑、新西兰元
• 名义数量（数字）-两行可以相同
• 交易类型（仅两种）-买入/卖出

因此，我希望找出在货币对、名义数量上相似但交易类型相反的行——买入和卖出

import pandas as pd


trade_id=[1,2,3,4,5,6] #dtype = int64
ccy_pairs=['AUD','AUD','GBP','EUR','NZD','NZD']#dtype = str
notional=[1,1,1.5,2,6,7]#dtype = int64
trade_type=['buy','sell','buy','sell','buy','buy']#dtype = str
value_date=['01012018', '03012019', '05062018','03062018','07082018','09082020']#dtype = datetime

df=pd.DataFrame() #dataframe comprising of many other columns
df['trade_id']=trade_id
df['ccy_pairs']=ccy_pairs
df['notional']=notional
df['trade_type']=trade_type
df['value_date']=value_date



#Output expected - Looking to highlight the offsetting legs of the trade ( i.e. trades having same notional and ccy pair,
#but different trade types )

Trade Id|CCY Pair|Notional|Trade_type|value_date
1 aud 1 Buy 01012018
3 gbp 1.5 Buy 05062018
4 eur 2 Sell 07062018
5 nzd 6 Buy 07082018
6 nzd 7 Buy 09092020

这意味着2行在CCY上匹配了一个概念，但有相反的分支（买入和卖出），导致其中一行（或）被丢弃

您需要：

df.drop_duplicates(subset=['ccy_pairs','notional'], keep='first', inplace=True)

输出

    trade_id    ccy_pairs   notional    trade_type  value_date
0   1            AUD        1.0          buy         01012018
2   3            GBP        1.5          buy         05062018
3   4            EUR        2.0          sell        03062018
4   5            NZD        6.0          buy         07082018
5   6            NZD        7.0          buy         09082020

---

有关更多详细信息，请参阅要删除的两行（其中一行）的条件：

“（在

ccy\u对

和

名义

中重复的行）和（在

交易类型中不重复的行

）”

drop_duplicates

不会检查相反的支腿（买卖）。 您可以尝试这样做（我假设总是删除第二个查找（

.index[1]

）：

---

希望这能帮你解决这个问题@AkshayNevrekar

希望突出显示偏移腿

。这是什么意思？你能编辑你的问题以包含你期望的精确输出吗？

dups = df.ccy_pairs[df.ccy_pairs.duplicated()] # to get AUD and NZD

for i in dups: # to check opposing legs
    if df.trade_type[df.ccy_pairs == i].nunique() == 2:
        df.drop(df[df.ccy_pairs == i].index[1], inplace=True)