新建一個(gè)Dataframe
要求：
計(jì)算df中所有具有相同class，id的條目的個(gè)數(shù)（mode加和），然而value中必須不能同時(shí)為0，必須存在至少一個(gè)1

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'class':['A','A','A','B','B','B','C','C','C'],
                  'id':['a','b','a','a','a','b','a','b','a'],
                  'mode':['1','1','1','1','1','1','1','1','1'],
                  'value':[1,0,1,1,0,1,0,1,0]})

df1 = df.groupby(by = ['class','id']).count()
df2 = df.groupby(by = ['class','id']).sum()

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對(duì)df進(jìn)行g(shù)roupby操作后，形成了多重索引的列表，頭疼了點(diǎn)。
可以看出df2種value為0的部分就是我們要?jiǎng)h除的部分。
那么，如何刪除掉具有multi-index中的這兩個(gè)條目，著實(shí)費(fèi)了很多功夫。最后找到方法如下：
所謂刪除，就是在一個(gè)列表中排除。然而只找到了isin的方法，，沒有isnotin，那么實(shí)際上我反選也是ok的

利用multi-index解法：

#df2中獲得排除value=0的剩余multi-index，轉(zhuǎn)為列表
selector = list(df2[df2['value']!=0].index) 
#在df1種用df.index.isin獲得selector中相同multi-index的條目，剩余的就是我們要的東西
df1 = df1[df1.index.isin(selector)]

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暫時(shí)沒有想到其他方法，如果您有更好的方法，歡迎告訴我，共同學(xué)習(xí)！