如果有重复的列，如何从pandas groupby中删除列？

Question

我运行一个df.groupby(['join', 'churn']).count()，它返回以下内容：

join     churn  
2016-05  2016-05      1
         2016-06      5
         2017-07      2
         2018-08      1
2016-06  2016-06      2
         2016-07      9
         2016-11      1
         2017-06      2

如何进一步处理此数据，使其在加入== return时不返回行？

我想要的：

join     churn  
2016-05  2016-06      5
         2017-07      2
         2018-08      1
2016-06  2016-07      9
         2016-11      1
         2017-06      2

Answer 1

在groupby之前过滤

df.query('join!=churn').groupby(['join', 'churn']).count()

Answer 2

您可以先进行过滤：

mask = df['join'] != df['churn']
df[mask].groupby(['join', 'churn']).count()