Удалить строки из фрейма данных pandas на основе списка точек в другом фрейме данных

Не на 100%, если я правильно понял, или моя попытка - самый элегантный способ, поэтому дайте мне знать, если это сработает для вас:

bad_indexes = []
labels = ['A', 'B']

for _, s in bad_data.iterrows():
    p = data.loc[s['points']]
    p = p[p[labels].eq(s[labels]).all(1)]
    bad_indexes.extend(p.index)

result = data.loc[data.index.difference(bad_indexes)]

Я предположил, что индекс data имеет уникальные значения.

IIUC, вы можете выполнить обратное слияние для разнесенных bad_data:

data2 = (data
.assign(points=data.groupby(['A', 'B']).cumcount())  # get index per group (=points)
.merge(bad_data.explode('points'), on=['A', 'B', 'points'], # outer merge
       indicator=True, how='outer')
.loc[lambda d: d['_merge'].eq('left_only')]  # keep the rows unique to the left
.drop(columns=['points', '_merge'])          # remove helper columns
)

Другой вариант — использовать GroupBy.apply:

# craft a Series of list of points indexed by A/B
s = bad_data.set_index(['A', 'B'])['points']
    # group by A/B
data2 = (data
     .groupby(['A', 'B'], as_index=False, group_keys=False)
     # get the real index names from "index" and drop if the key is present in s
     # else leave the group unchanged
     .apply(lambda g: g.drop(g.index[s.loc[g.name]]) if g.name in s else g)
)

Оба подхода дают тот же фрейм данных, что и ваш собственный код.

выходная форма:

data2.shape
# (494, 3)

Подробности о втором решении:

• создайте серию s, чтобы она была похожа на:

A    B  
1.0  0.0    [0, 1]
2.0  3.0       [0]
7.0  0.0       [1]
9.0  2.0    [0, 1]
Name: points, dtype: object

• создавать группы по A/B
• для каждой группы, если она присутствует в индексе s (ключ g.name), извлеките значения s.loc[g.name], получите соответствующие индексы из относительного положения в группе: g.index[s.loc[g.name]], подайте это, чтобы удалить. Если индекс A/B отсутствует, вернуть группу без изменений.