Подмножество данных и groupby pandas

все, у меня есть фрейм данных, например:

groups  name
1   A
1   B
1   C
1   D
2   E
3   F
3   G
4   H
5   I

и из этого я хотел бы сохранить во фрейме данных только те значения, которые являются единственными в группе:

groups  name
2   E
4   H
5   I

E, H и я одни в своих группах.

Я старался:

df[df.groupby(['groups']).count() == 1 ]

Но это не похоже на решение.

Почему в Python есть оператор "pass"?
Почему в Python есть оператор "pass"?
Оператор pass в Python - это простая концепция, которую могут быстро освоить даже новички без опыта программирования.
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Python - самый известный и самый простой в изучении язык в наши дни. Имея широкий спектр применения в области машинного обучения, Data Science,...
Основы Python Часть I
Основы Python Часть I
Вы когда-нибудь задумывались, почему в программах на Python вы видите приведенный ниже код?
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
Алиса и Боб имеют неориентированный граф из n узлов и трех типов ребер:
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
И последнее, что мы хотели бы показать вам, прежде чем двигаться дальше, это
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Как веб-разработчик, Python может стать мощным инструментом для создания эффективных и масштабируемых веб-приложений.
0
0
50
2
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 2

Используйте duplicated:

df[~df.groups.duplicated(keep=False)]

   groups name
4       2    E
7       4    H
8       5    I

Или drop_duplicates.

df.drop_duplicates('groups', keep=False)

   groups name
4       2    E
7       4    H
8       5    I
Ответ принят как подходящий

Используйте GroupBy.transform для серий того же размера, что и оригинал DataFrame:

df[df.groupby(['groups'])['name'].transform('size') == 1 ]

Другие вопросы по теме