Python 如果groupby熊猫内的条件

计算目标列，其中默认值为1，但当ID1中的组有一个“是”时，该值为0。例如，在9中，有一个值为“是”，我们希望将另一个“否”保留为0 给定目标col是期望的答案

ID1 ID2 Match target
4   A10 Yes   1
4   A20 No    0
5   A30 Yes   1
6   A50 No    1
6   A60 No    1
7   A70 Yes   1
8   A60 No    1
9   A30 Yes   1
9   A20 No    0
9   A10 No    0

您可以使用“与比较”和“仅用于无值的测试组”：

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有一点模棱两可的问题。那么，本质上你是在尝试将每个“是”映射到1，将“否”映射到0吗？目标列是否为您期望的列？是，给定的目标列是期望的答案。如果ID1列中有6，则否为1，因为6没有是

m1 = df['Match'].eq('No').groupby(df['ID1']).transform('all')
#or test not equal Yes
m1 = df['Match'].ne('Yes').groupby(df['ID1']).transform('all')
#alternative
#m1 = ~df['ID1'].isin(df.loc[df['Match'].ne('No'), 'ID1'])
m2 = df['Match'].eq('Yes')

df['target1'] = (m1 | m2).view('i1')
print (df)
   ID1  ID2 Match  target  target1
0    4  A10   Yes       1        1
1    4  A20    No       0        0
2    5  A30   Yes       1        1
3    6  A50    No       1        1
4    6  A60    No       1        1
5    7  A70   Yes       1        1
6    8  A60    No       1        1
7    9  A30   Yes       1        1
8    9  A20    No       0        0
9    9  A10    No       0        0