Python 基于行和列条件保留数据帧的行

您好，我有一个熊猫数据框要清理。下面是一个示例：

伊比尔 买主 账单 日期 001 768787 45 1897-07-24 001 768787 67 1897-07-24 001 768787 98 1897-07-24 002 768787 30 1897-07-24 002 768787 15 1897-07-24 002 768787 12 1897-07-24 005 786545 45 1897-08-19 008 657676 89 1989-09-23 009 657676 42 1989-09-23 010 657676 18 1989-09-23 012 657676 51 1990-03-10 016 892354 73 1990-03-10 018 892354 48 1765-02-14 020 892354 62 1765-02-14 一个解决方案：

df = df.sort_values('BILL')
df.loc[df.assign(cc = df.groupby(['DATE','IDBUYER',df.groupby(['DATE','IDBUYER'])['IDBILL'].transform(lambda x: x.diff().gt(1).cumsum())]).cumcount(),cc2 = df.groupby(['DATE','IDBUYER','IDBILL']).transform('count'),floor = lambda x: ~(x['cc'].floordiv(x['cc2'],axis=0).astype(bool)))['floor']].sort_index()

---

为什么不删除最后一行？因为020不在018之后，要删除它，它应该是019。当你说“删除最高的票据”时，你是指按IDBILL汇总并删除较高的金额吗？因此，如果IDBILL 002的每张账单都有100张，那么它就会被删除，而001会保留？例如，对于001，您将3张账单中最低的一张与3张002中最低的一张进行比较。如果002的每一张账单上都有100张，那么三张002s就会被删除，而三张001s就会保留下来。