要素の数が1と異なるグループでのDataFrameのフィルタリング

次の構造を持つDataFrameを使用しています。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'group':[1,1,1,2,2,2,2,3,3,3],
                   'brand':['A','B','X','C','D','X','X','E','F','X']})

print(df)

   group brand
0      1     A
1      1     B
2      1     X
3      2     C
4      2     D
5      2     X
6      2     X
7      3     E
8      3     F
9      3     X

私の目標は、1つのブランドがX関連付けられているグループのみを表示することです。グループ番号2には、brand Xに等しい2つの観測値があるため、結果のDataFrameから除外する必要があります。

出力は次のようになります。

   group brand
0      1     A
1      1     B
2      1     X
3      3     E
4      3     F
5      3     X

groupbyグループ列でa を実行してから、カウントがX1以外のグループをフィルタリングする必要があることを知っています。フィルタリングの部分で苦労しています。任意の助けいただければ幸いです。

がに等しいseries.eqかどうかを確認するために使用し、次にcountby が1に等しいgroupby とフィルターグループを使用します。brandXtransform sumX

df[df['brand'].eq('X').groupby(df['group']).transform('sum').eq(1)]

   group brand
0      1     A
1      1     B
2      1     X
7      3     E
8      3     F
9      3     X

これも動作するはずです

df[df.groupby(['group'])['brand'].transform('sum').str.count('X').eq(1)]

出力

 group  brand
0   1   A
1   1   B
2   1   X
7   3   E
8   3   F
9   3   X

Groupby列を使用'X'して、グループ内の文字数が1に等しい単純なフィルターを適用する

df.groupby('group').filter(lambda x: x['brand'].str.count('X').sum() == 1)

出力

   group brand
0      1     A
1      1     B
2      1     X
7      3     E
8      3     F
9      3     X

ソリューション pd.crosstab

df[df['group'].map(pd.crosstab(df['group'],df['brand'])['X'].eq(1))]

#   group brand
#0      1     A
#1      1     B
#2      1     X
#7      3     E
#8      3     F
#9      3     X

で使用DataFrame.mergeすることもできますSeries.drop_duplicates

df.merge(df.loc[df.brand.eq('X'),'group'].drop_duplicates(keep = False),on='group')
#   group brand
#0      1     A
#1      1     B
#2      1     X
#3      3     E
#4      3     F
#5      3     X