基于 pandas DataFrame 中所有列的值的最小行计数条件

假设我在 pandas DataFrame 中有三列，没有任何 null 或空值。

• 每个项目的设施始终具有唯一的值。
• 一个项目可以有一个或多个与其关联的供应商。
• 同一供应商可以显示对于给定项目的不同设施，多次注册。
• 对于给定项目，设施永远不会与多个供应商关联。
• 项目值是有序的。
• 每一行都是唯一的。

示例数据的：

在这个示例中，我想要一个 DataFrame I1、I2 和 I4 的所有行，因为它们有多个与它们关联的唯一供应商，并且我将排除涉及 I3 和 I5 的所有行，因为只有一个供应商与它们关联。

我尝试创建一个每个项目的唯一供应商列表以

为条件循环，但到目前为止还没有运气。 len(Appended_Vendor_List_var) > 1 , but so far no luck.

import pandas as pd

# 示例数据
data = {'供应商': ['V1', 'V1', 'V2', 'V1', 'V1', 'V2', 'V3', 'V3', 'V1', 'V4', 'V4', 'V1', 'V1', 'V1'],
        '项目': ['I1', 'I1', 'I1', 'I2', 'I2', 'I2', 'I2', 'I3', 'I4', 'I4', 'I4', 'I5', 'I5'],
        '设施': ['F1', 'F2', 'F4', 'F1', 'F2', 'F3', 'F5', 'F6', 'F3', 'F2', 'F4', 'F5', 'F1']}
df = pd.DataFrame(data)

# 按项目分组并获取供应商计数
vendor_counts = df.groupby('项目')['供应商'].nunique()

# 筛选具有多个供应商的项目
projects_with_multiple_vendors = vendor_counts[vendor_counts > 1].index

# 从原始 DataFrame 中筛选出所选项目的行
result_df = df[df['项目'].isin(projects_with_multiple_vendors)]

print(result_df)

这首先使用 groupby 和 nunique 创建每个项目中唯一供应商的计数。然后，它使用布尔索引选择具有多个供应商的项目。最后，它使用 isin 方法仅过滤原始 DataFrame 中属于这些项目的行。

此代码将返回所请求的 DataFrame，其中包含来自原始 DataFrame 中的 I1、I2 和 I4 的所有行，因为这些项目具有多个与之关联的唯一供应商。