我在 Python Pandas 中有 DataFrame，如下所示：
ID | COL1| COL2 | COL3
----------|------|------
123 | XXX | 0 | 1
123 | XXX | 1 | 1
444 | ABC | 1 | 1
444 | ABC | 1 | 1
555 | PPP | 0 | 0
我需要以這種方式在 DF 上方洗掉重復項：
- 如果在 COL2 或 COL3 中至少有一次“1”，那么這些列中的 ID 應該是 1（不管他在提到的列中有多頻繁地出現 0）
- 其余列仍應在輸出中
- 在 COL1 中，每個 ID 沒有重復項
因此，我需要像下面這樣的輸出（我有更多列，所以在輸出中我不僅需要 ID、COL2、COL3，還需要 ID、COL1、COL2、COL3）
ID | COL1| COL2 | COL3
----|-----|------|-----
123 | XXX | 1 | 1
444 | ABC | 1 | 1
555 | PPP | 0 | 0
我怎樣才能在 Python Pandas 中做到這一點？
uj5u.com熱心網友回復：
使用groupby.max：
out = df.groupby(['ID', 'COL1'], as_index=False).max()
輸出：
ID COL1 COL2 COL3
0 123 XXX 1 1
1 444 ABC 1 1
2 555 PPP 0 0
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