Python 如果另一列中的值为null-0，则删除“复制”

我所拥有的：

df

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我想删除Name列中的重复项，但前提是Vehicle列中的对应值为null。 我知道我可以用

 df.dropduplicates(subset=['Name']) 

使用

Keep=

或

'First'或'Last'

但我要寻找的是一种从

Name

列中删除重复项的方法，其中

Vehicle

列的相应值为

null

。因此，基本上，如果

车辆

列为非空，则保留

名称

，并删除其余部分。如果名称没有重复项，则保留该行，即使

Vehicle

中的相应值为空

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非常感谢

我认为您需要具有按位

和

（

&

）的链2掩码，以及：

如果要单独执行这些操作，请先删除所有NaN行，然后删除重复项，以避免在

NaN

s行中测试重复项（如有必要）：

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这将过滤掉

None

和空值（如果存在任何非

None

或非空值），只保留

车辆遇到的第一个值

将熊猫作为pd导入
df=pd.DataFrame（{“Name”：[“Dave”，“Mark”，“Steve”，“Dave”，“Steve”]，“Vehicle:[“Car”，“Bike”，“Car”，None，”]））
res=df.sort_值（“Vehicle”，升序=False）.groupby（“Name”）[“Vehicle”].first（）.reset_索引（）

输出：

命名车辆
0戴夫汽车
1马克自行车
2史蒂夫汽车

。伟大的逻辑！非常感谢。

Dave |Car
Mark |Bike
Steve|Car
Dave |
Steve|

 df.dropduplicates(subset=['Name']) 

m1 = df['Vehicle'].notna()
m2 = ~df['Name'].duplicated()

df1 = df[m1 & m2]
print (df1)
    Name Vehicle
0   Dave     Car
1   Mark    Bike
2  Steve     Car

df2 = df.dropna(subset=['Vehicle']).drop_duplicates('Name')
print (df2)
    Name Vehicle
0   Dave     Car
1   Mark    Bike
2  Steve     Car