Python 根据其他列值的组合检查唯一列值

我希望能够检查一列在其他列中是否始终具有唯一集。例如，在这个数据框中，我想测试Orange在stale and stock中是否总是有值yes，yes，apple是否总是有值yes，no。请告诉我如何对更大的数据框执行此操作，以便检查一个卷是否映射为另外两列的唯一组合

type    stale    stock      
orange    yes     yes    
apple     yes     no     
orange    yes     yes

您可以使用从df中删除所有重复的行（基于相关列），然后使用on type并检查

size（）

是否等于

1

试试这个：

print（df.drop_重复（['type'，'stale'，'stock']））.groupby（'type'）.size（）.eq（1））

输出：

type
apple     True
orange    True
dtype: bool

type
apple      True
banana    False
orange     True
peach     False
dtype: bool

下面是一个更大的示例，其中一些值也没有唯一的集合：

将熊猫作为pd导入
从io导入StringIO
s=”“”
类型过期存货
橙色是的是的
苹果是不是
橙色是的是的
橙色是的是的
香蕉是的是的
香蕉是不是
桃子不，不
桃子是不是
"""
df=pd.read_csv（StringIO，sep=“\s+”）
打印（df.drop_副本（['type'，'stale'，'stock']））.groupby（'type'）.size（）.eq（1））

输出：

type
apple     True
orange    True
dtype: bool

type
apple      True
banana    False
orange     True
peach     False
dtype: bool

---

我不确定您是否希望找出数据帧中存在的所有值，或者它是否仅适用于单个给定值，例如，如果您希望对“orange”这样做，您可以使用以下方法：

df.loc[df["type"] == "orange"].nunique().stale == 1 & df.loc[df["typee"] == "orange"].nunique().stock == 1

---

可以按大小分组两次。第一个折叠为唯一的组合，第二个检查每个类型是否只有一个

df.groupby([*df]).size().groupby('type').size().eq(1)
#type
#apple     True
#orange    True
#dtype: bool

---

这将不起作用，因为它不会考虑到有组

类型

谢谢您提供的详细答案。如果我想打印每种类型的所有唯一过时值和库存值呢。例如：苹果会给我（是的，不是），橘子会给我（是的，是的），香蕉会给我（是的是的）和（是的不是）。@ezra只需删除“.size”后面的所有内容，groupby就可以做到这一点。