删除数据框中的所有ID，其中任何一个关联列包含值

Question

我有一个像这样的pandas数据框

ID Company Accepted
1    A         Yes
1    B         Yes
1    C         No
2    B         No
2    C         No
3    A         No
3    C         Yes
3    D         No
3    E         Yes
4    A         No
4    C         No

我想过滤数据帧，以便过滤掉任何接受“是”的ID。所以我离开了

ID Company Accepted
2     B       No
2     C       No
4     A       No
4     C       No

因此，删除具有任何接受的ID的所有行。最聪明的方法是什么？谢谢！

Answer 1

这应该工作。集合是有效的，因为它们具有O（1）查找复杂性。

rem = set(df.loc[df['Accepted'] == 'Yes', 'ID'])
df = df[~df['ID'].isin(rem)]

#     ID Company Accepted
# 3    2       B       No
# 4    2       C       No
# 9    4       A       No
# 10   4       C       No

Answer 2

既然你提到filter

df.groupby('ID').filter(lambda x : (x['Accepted']=='No').all())
Out[1017]: 
    ID Company Accepted
3    2       B       No
4    2       C       No
9    4       A       No
10   4       C       No

Answer 3

如果您的数据框称为df，则会执行此操作

# find the ids that have at least one 'Yes' entry
yes_ids = df.loc[df.Accepted == 'Yes', 'ID']

# Drop all those indices
df.drop(df[df.ID.isin(yes_ids)].index)

返回：

    ID Company Accepted
3    2       B       No
4    2       C       No
9    4       A       No
10   4       C       No