我有一個資料框架：
id value
a1 0
a1 1
a1 2 2
a1 3 3
a2 0 0
a2 1 1
a3 0 0
a3 1 1
a3 2 2
a3 3
我想過濾id，只留下那些值大于3的id。所以在這個例子中，id a2必須被洗掉，因為它只有0和1的值。 所以希望得到的結果是：
id value
a1 0
a1 1
a1 2 2
a1 3 3
a3 0 0
a3 1 1
a3 2 2
a3 3 3
a3 4 4
a3 5
如何在pandas中做到這一點？
uj5u.com熱心網友回復：
Updated.
按ID分組并找到它們的最大值。找到最大值在3或以上的ID：
keep = df.groupby('id')['value']。 max() >= 3。
選擇ID匹配的行：
df[df['id'].isin（keep[keep].index）]
uj5u.com熱心網友回復：
使用布爾掩碼來保留符合條件的行，然后用下一個id(a3)替換壞的id(a2)。最后，再次通過id進行分組，并應用一個累積和。
mask = df.groupby('id') ['value']
.transform(lambda x: sorted(x.tolist()) == [0, 1, 2, 3] )
df1 = df[mask].reindex（df.index）.bfill()
df1['value'] = df1.groupby('id').agg('cumcount')
輸出：
>>> df1
id值
0 a1 0
1 a1 1
2 a1 2
3 a1 3
4 a3 0
5 a3 1
6 a3 2
7 a3 3
8 a3 4
9 a3 5
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