基于另一列（python）中的值从一列中选择值

我有一个大数据帧

df1

，看起来像这样：

DeviceID     Location
1            Internal
1            External   
2            Internal   
2            Internal   
3            Internal   
3            External   
3            Internal
4            Internal   
4            Internal
5            External   
5            Internal   

我试图查找并选择在

位置

列中同时记录了“内部”和“外部”值的单个

设备ID

的行

下一步是从数据帧中删除这些行。最终的数据帧df2将如下所示：

DeviceID     Location
2            Internal   
2            Internal   
4            Internal   
4            Internal   

到目前为止，我尝试的是：

indexDI=df[（df['Location']='Internal'）&df['Location']='External'）。索引
df.drop（indexDI，inplace=True）

但这似乎必须删除所有带有“Internal”的行

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任何帮助都将不胜感激：）

您可以使用

groupby

，

transform

，查看哪些gorup包含两个不同的值，并使用结果对数据帧执行布尔索引：

df[df.groupby('DeviceID').Location.transform('nunique').eq(1)]

     DeviceID  Location
2         2  Internal
3         2  Internal
7         4  Internal
8         4  Internal

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简单的add

reset\u index（drop=True）

对于熊猫的

一个解决方案是在整个df中循环，如果两个条件都满足，则删除行。现在，您的解决方案检查同一行，该行不能同时具有两个条件。

还有一个不带.loc的解决方案

df[(df.groupby('DeviceID').transform('nunique')!=2).values]

O/p:

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如果您展示正在运行的示例，这将是可观的。您不需要

.loc

<代码>重置索引也不是真的需要。是的，尽管范围索引可能是op想要的。但是，是的，我想我会加上一个便条@QuangHoangDon'忘记你可以投票并接受答案，明白吗。谢谢

   DeviceID  Location
2         2  Internal
3         2  Internal
7         4  Internal
8         4  Internal