这是我的数据框“ dfm”：
match org_o group
012 012 Smile Communications 92
012 012 Smile 92
10types 10TYPES 93
10types 10types.com 93
360works 360WORKS 94
360works 360works.com 94
400 IBM AS/400 Division 36
6c f3f IBM Internal US Division 36
我想选择具有相同“组”号和相同“匹配”的行。因此结果将如下所示：
match org_o group
012 012 Smile Communications 92
012 012 Smile 92
10types 10TYPES 93
10types 10types.com 93
360works 360WORKS 94
360works 360works.com 94
有人知道如何在python熊猫中做到这一点吗？
groupby对“ group”和“ match”执行一次，然后filter对“ org_o”> 1进行计数：
In [245]:
df.groupby(['group', 'match']).filter(lambda x: x['org_o'].count() > 1)
Out[245]:
match org_o group
0 012 012 Smile Communications 92
1 012 012 Smile 92
2 10types 10TYPES 93
3 10types 10types.com 93
4 360works 360WORKS 94
5 360works 360works.com 94
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