Python 如何在特定表的特定列中查找公共值并显示相交输出

桌子

我只想显示其

CountryAcc

不在

US

或

CA

的

Rolls

。例如：如果

Roll

1

在

US

中有一行

CountryAcc

，那么我不希望它的另一行带有

CountryAcc

Ind

和

Roll

5

，因为它有一行带有

CountryAcc

和

CA

。因此，我的最终输出将是：

Roll  Class  Country  Rights  CountryAcc
1     x      IND      23      US
1     x1     IND      32      Ind
2     s      US       12      US
3     q      IRL      33      CA
4     a      PAK      12      PAK
4     e      PAK      12      IND
5     f      US       21      CA
5     g      US       31      PAK
6     h      US       21      BAN

我尝试通过以下方式获得该输出：

Roll  Class  Country  Rights  CountryAcc
4     a      PAK      12      PAK
4     e      PAK      12      IND
6     h      US       21      BAN

有没有更好、更多的熊猫或蟒蛇的方法可以做到这一点。

一个解决方案可能是

Home_Country = ['US', 'CA']

#First I saved two countries in a variable
Account_Other_Count = df.loc[~df.CountryAcc.isin(Home_Country)]
Account_Other_Count_Var = df.loc[~df.CountryAcc.isin(Home_Country)][['Roll']].values.ravel()

# Then I made two variables one with CountryAcc in US or CA and other variable with remaining and I got their Roll
Account_Home_Count = df.loc[df.CountryAcc.isin(Home_Country)]
Account_Home_Count_Var = df.loc[df.CountryAcc.isin(Home_Country)][['Roll']].values.ravel()

#Here I got the common Rolls
Common_ROLL = list(set(Account_Home_Count_Var).intersection(list(Account_Other_Count_Var)))
Final_Output = Account_Other_Count.loc[~Account_Other_Count.Roll.isin(Common_ROLL)]

---

这是一种方法：

In [37]: df.ix[~df['Roll'].isin(df.ix[df['CountryAcc'].isin(['US', 'CA']), 'Roll'])]
Out[37]:
   Roll Class Country  Rights CountryAcc
4     4     a     PAK      12        PAK
5     4     e     PAK      12        IND
8     6     h      US      21        BAN

---

@如果可能的话，EdChum你能在这里帮忙吗。谢谢不要发送个人求助请求我不是你的奴隶抱歉，但那太苛刻了@EdChumSorry，但你已经多次向用户发送ping消息，要求他们就你之前的一些问题提供帮助，正如我之前所说的那样，这不是一个论坛，也不是供你个人请求帮助的论坛help@EdChum我们可以在某个网站上聊天吗。你能帮我一下吗，或者给我一些建议。很抱歉打扰你，但我没有认识熊猫的朋友。我买的面包卷有两个国家，其中一个也是我们。我得到那一排，例如：

1x1ind32ind

谢谢约翰。如果可能的话，你能解释一下吗。

sortdata = df[~df['CountryAcc'].isin(['US', 'CA'])].sort(axis=0)