Python pandas-检查数据帧中每个组的条件

我有一个数据帧：

df = pd.DataFrame({'index' : range(8),
'variable1' : ["A","A","B","B","A","B","B","A"],
'variable2' : ["a","b","a","b","a","b","a","b"],
'variable3' : ["x","x","x","y","y","y","x","y"],
'result': [1,0,0,1,1,0,0,1]})

df2 = df.pivot_table(values='result',rows='index',cols=['variable1','variable2','variable3'])
df2['A']['a']['x'][4] = 1
df2['B']['a']['x'][3] = 1

variable1   A               B    
variable2   a       b       a   b
variable3   x   y   x   y   x   y
index                            
0           1 NaN NaN NaN NaN NaN
1         NaN NaN   0 NaN NaN NaN
2         NaN NaN NaN NaN   0 NaN
3         NaN NaN NaN NaN   1   1
4           1   1 NaN NaN NaN NaN
5         NaN NaN NaN NaN NaN   0
6         NaN NaN NaN NaN   0 NaN
7         NaN NaN NaN   1 NaN NaN

现在，我想检查

x==1

和

y==1

是否同时出现，但仅限于

variable1

和

variable2

定义的每个子组内。因此，对于上面显示的数据帧，对于

index==4

（组

A-A

）满足条件，但对于

index==3

（组

B-A

和

B-B

）不满足条件

---

我想需要一些

groupby（）

magic，但我找不到正确的方法。我也尝试过使用堆叠的数据帧（使用

df.stack（）

），但这并没有让我更接近…

您可以在两个第一级

variable1

和

variable2

上使用

groupby

，以获得该级

x

和

y

列的总和：

r = df2.groupby(level=[0,1], axis=1).sum()

r
Out[50]: 
variable1   A       B    
variable2   a   b   a   b
index                    
0           1 NaN NaN NaN
1         NaN   0 NaN NaN
2         NaN NaN   0 NaN
3         NaN NaN   1   1
4           2 NaN NaN NaN
5         NaN NaN NaN   0
6         NaN NaN   0 NaN
7         NaN   1 NaN NaN

因此，您要搜索的行是包含值2的行：

r[r==2].dropna(how='all')
Out[53]: 
variable1  A       B    
variable2  a   b   a   b
index                   
4          2 NaN NaN NaN

---

您正在进行链分配，这在本例中有效，但请参见，最好执行

df2.loc[：，（'A'，'A'，'x'，4）]=1

，这看起来不错，但在搜索更通用的解决方案时，我能做些什么？例如，当我有

变量3==x | | y | | z

时？我知道我可以用数字做一些魔术（例如，

x->1

，

y->2

，

z->4

，这样每个和的组合都是唯一的，但这会变得复杂…）