Python 筛选只有零值且有2列的行

样本DF:

ID   Name        Price     Amount      Fit_Test
1    Apple         10      15        Super_Fit
2    Apple         10      0          Super_Fit
3    Apple         10      0          Super_Fit
4    Orange        12      20          Not_Fit
5    Orange        12      0          Not_Fit
6    Banana        15      17          Medium_Fit
7    Banana        15      0         Medium_Fit
8    Pineapple     25      19          Medium_Fit
9    Pineapple     25      18          Medium_Fit
10   Cherry        30      56         Super_Fit
11   XXX           50      0          Medium_Fit
12   XXX           50      0          Medium_Fit

    ID   Name        Price     Amount           Fit_Test
1    Apple         10           15              Super_Fit
2    Apple         10           0               Super_Fit
3    Apple         10           0               Super_Fit
4    Orange        12           20              Not_Fit

6    Banana        15           17              Medium_Fit

8    Pineapple     25           19              Medium_Fit
9    Pineapple     25           18              Medium_Fit
10   Cherry        30           56              Super_Fit
11   XXX           50            0          Medium_Fit
12   XXX           50             0          Medium_Fit

预期DF:

ID   Name        Price     Amount      Fit_Test
1    Apple         10      15        Super_Fit
2    Apple         10      0          Super_Fit
3    Apple         10      0          Super_Fit
4    Orange        12      20          Not_Fit
5    Orange        12      0          Not_Fit
6    Banana        15      17          Medium_Fit
7    Banana        15      0         Medium_Fit
8    Pineapple     25      19          Medium_Fit
9    Pineapple     25      18          Medium_Fit
10   Cherry        30      56         Super_Fit
11   XXX           50      0          Medium_Fit
12   XXX           50      0          Medium_Fit

    ID   Name        Price     Amount           Fit_Test
1    Apple         10           15              Super_Fit
2    Apple         10           0               Super_Fit
3    Apple         10           0               Super_Fit
4    Orange        12           20              Not_Fit

6    Banana        15           17              Medium_Fit

8    Pineapple     25           19              Medium_Fit
9    Pineapple     25           18              Medium_Fit
10   Cherry        30           56              Super_Fit
11   XXX           50            0          Medium_Fit
12   XXX           50             0          Medium_Fit

问题陈述：

ID   Name        Price     Amount      Fit_Test
1    Apple         10      15        Super_Fit
2    Apple         10      0          Super_Fit
3    Apple         10      0          Super_Fit
4    Orange        12      20          Not_Fit
5    Orange        12      0          Not_Fit
6    Banana        15      17          Medium_Fit
7    Banana        15      0         Medium_Fit
8    Pineapple     25      19          Medium_Fit
9    Pineapple     25      18          Medium_Fit
10   Cherry        30      56         Super_Fit
11   XXX           50      0          Medium_Fit
12   XXX           50      0          Medium_Fit

    ID   Name        Price     Amount           Fit_Test
1    Apple         10           15              Super_Fit
2    Apple         10           0               Super_Fit
3    Apple         10           0               Super_Fit
4    Orange        12           20              Not_Fit

6    Banana        15           17              Medium_Fit

8    Pineapple     25           19              Medium_Fit
9    Pineapple     25           18              Medium_Fit
10   Cherry        30           56              Super_Fit
11   XXX           50            0          Medium_Fit
12   XXX           50             0          Medium_Fit

我想按按名称和价格分组，然后根据金额进行筛选，并将拟合测试作为条件列

如果Fit\u Test是

Super\u Fit

，则不需要任何操作（第1、2、3和10行的输入和预期DF相同）

如果在

名称

和

价格

条件内，且拟合测试不是

超级拟合

，则检查其是否有

金额

为

0

，然后仅删除该行（删除ID 4、5、6、7和预期的5和7）

如果在

名称

和

价格

条件和配合测试中没有

超级配合

如果合同金额的值大于零，则不删除任何行（第8行和第9行在输入和预期DF中相同）

如果在

名称

和

价格

条件与配合测试中没有

超级配合

如果合同金额的所有值都等于零，则不删除任何行（第11行和第12行在输入和预期DF中相同）

---

我可以做一个解决方案，它删除所有零，但对条件列没有帮助。您可以链接2个条件-比较

Fit_Test

，并检查每个组的所有

True

s是否在第二次比较时不相等：

m1 = df['Fit_Test'].eq('Super_Fit').groupby([df['Name'],df['Price']]).transform('all')
m2 = df['Amount'].ne(0)

df = df[m1 | m2]
print (df)
   ID       Name  Price  Amount    Fit_Test
0   1      Apple     10      15   Super_Fit
1   2      Apple     10       0   Super_Fit
2   3      Apple     10       0   Super_Fit
3   4     Orange     12      20     Not_Fit
5   6     Banana     15      17  Medium_Fit
7   8  Pineapple     25      19  Medium_Fit
8   9  Pineapple     25      18  Medium_Fit
9  10     Cherry     30      56   Super_Fit

---

我认为它不起作用，因为当我输入

类型（df['Amount'][0]）

时，它是以

str

的形式出现的。我是否应该将其更改为浮动/数值以工作？@RahulAgarwal-如果将

m2=df['Amount'].ne（0）

更改为

m2=df['Amount'].ne（'0'）

，或者在

m2

中使用

df['Amount']=pd.to_numeric（df['Amount']）

，而不是不等于零，我必须比较并看到一个群体中最大的价值…它将如何变化？@RahulAgarwal-你认为

m2=df['Amount'].eq（df.groupby（['Name'，'Price']）['Amount'].transform（'max'））

？