python - 尝试使用str.contains和boolean mask，但仅适用于Pandas中的单个值

我想出一个很好的解决方案来隔离具有唯一唯一ID且仅包含特定值实例的行，同时删除所有具有共享唯一ID的行（如果它们包含任何其他值）的好方法。 （很抱歉，如果不清楚，但是我在下面有示例df）

这是我对于str.contains和boolean mask的逻辑，我正在考虑使用类似的东西...

df [df ['ID']。isin（df.loc [df1.Yurrr.str.contains（'Bodega'），'ID']。unique（））]

df示例：

   ID      %       Yurrr
    abc123  0.833   Bodega
    abc123  0.87    Bodega
    abc123  0.867   Bodega
    abc123  0.812   Bodega
    lmn789  0.837   Beck's
    lmn789  0.856   Chopped Cheese
    lmn789  0.813   Bodega
    lmn789  0.812   Beck's
    xyz456  0.111   Cardi B
    xyz456  0.222   Cardi B
    xyz456  0.333   Bodega
    xyz456  0.444   Bodega

输出df：

    ID      %       Yurrr
    abc123  0.833   Bodega
    abc123  0.87    Bodega
    abc123  0.867   Bodega
    abc123  0.812   Bodega

最佳答案

您可以使用此：

df[df.groupby('ID')['Yurrr'].transform(lambda x: x.str.contains('Bodega').all())]

要么

df[df.Yurrr.str.contains('Bodega').groupby(df['ID']).transform(all)]

输出：

       ID      %   Yurrr
0  abc123  0.833  Bodega
1  abc123  0.870  Bodega
2  abc123  0.867  Bodega
3  abc123  0.812  Bodega

关于python - 尝试使用str.contains和boolean mask，但仅适用于Pandas中的单个值，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/51600490/