查找一个已在所有不同的column1值中处理的column2值。

Question

我必须在column1中找到在column2中处理所有不同值的所有值。前任：

​

​

从上表我们可以识别水果销售商'A‘出售所有的水果。

Answer 1

您可以先通过crosstab重塑值，然后通过boolean indexing过滤所有索引值(如果不是0 )。

df1 = pd.crosstab(df['Fruitsellers'], df['Fruits'])

out = df1.index[df1.ne(0).all(axis=1)].tolist()
print (out)
['A']

Answer 2

>>> df
   Fruitsellers     Fruits
0             A      Guava
1             A      Mango
2             B      Apple
3             C     Banana
4             D  Pineapple
5             A     Orange
6             B     Orange
7             C  Pineapple
8             A      Apple
9             A     Banana
10            A  Pineapple

>>> filetr_func = lambda x:sorted(x.Fruits.unique()) == sorted(df.Fruits.unique())
>>> (df
...  .groupby("Fruitsellers")
...  .apply(filetr_func)
...  .where(lambda x:x==True)
...  .dropna()
...  .index
...  .to_list()
... )

['A']

Answer 3

尝试：

>>> df.drop_duplicates().value_counts('Fruitsellers').eq(df['Fruits'].nunique()) \
      .loc[lambda x: x].index.tolist()

# Output:
['A']

假设在Fruits列中至少存在一个实例。

drop_duplicates不是强制性的，如果您确定，您没有多个相同的行(水果，水果)，如2x ('A'，‘芒果’)。