首先假设我们有一个下面的数据框：

import pandas as pd
data = pd.DataFrame({'id':['1','2','3','4','5','6','7','8'], 
                     'A':['foo', 'bar', 'foo', 'bar','foo', 'bar', 'foo', 'foo'],  
                     'C':['10','10','10','30','50','60','50','8'], 
                     'D':['9','8','7','6','5','4','3','2']})
print(data)

    A   C   D   id
0   foo 10  9   1
1   bar 10  8   2
2   foo 10  7   3
3   bar 30  6   4
4   foo 50  5   5
5   bar 60  4   6
6   foo 50  3   7
7   foo 8   2   8

我想做的是找到匹配的行,然后进行一些计算.

for any two ids(idx, idy) in data.iterrows():
       if idx.A == idy.A and idx.C = idy.C:
       result = idx.D * idy.D

然后生成一个具有三列[‘id’],[‘A’]和[‘result’]的新数据框.

因此,预期结果的几行是：

     id   A   result   
0    1   foo   63   
1    3   foo   63   
2    5   foo   15
3    7   foo   15

我已经尝试过,但结果是错误的逻辑或错误的代码/数据格式.
有人可以帮我吗？

解决方法:

一种方法是对A C进行分组,获取产品并计数,过滤掉组中只有单个项目的产品,然后在A C上内部合并回原始框架,例如：

df.merge(
    df.groupby(['A', 'C']).D.agg(['prod', 'count'])
    [lambda r: r['count'] > 1],
    left_on=['A', 'C'],
    right_index=True
)

给你：

     A   C  D  id  prod  count
0  foo  10  9   1    63      2
2  foo  10  7   3    63      2
4  foo  50  5   5    15      2
6  foo  50  3   7    15      2

然后根据需要删除/重命名列.