本文介绍如何在 Pandas 中结合字符串模式匹配与 groupby 逻辑，精准筛选满足「同一分组内同时存在两类特定字符串」的数据子集，适用于文档号、编码类字段的复合业务规则过滤。
本文介绍如何在 pandes 中结合字符串模式匹配与 `groupby` 逻辑，精准筛选满足「同一分组内同时存在两类特定字符串」的数据子集，适用于文档号、编码类字段的复合业务规则过滤。
在实际数据分析中，常需对分组（如按客户号、产品线、文件编号 fn）施加跨行逻辑约束——例如：“每个 fn 组内，必须至少包含一个以 'EP' 开头且不以 'W' 结尾的 docn，同时也必须至少包含一个以 'EP' 开头且以 'W' 结尾的 docn”。这类需求无法通过简单布尔索引或单行条件完成，必须借助 groupby 的聚合判断 + transform 的广播能力实现高效向量化处理。
核心思路是：
- 分别构造两个布尔序列，标记每行是否满足子条件（如 docn 是否匹配 ^EP.*W$ 或 ^EP.*[^W]$）；
- 按 fn 分组后，对每个布尔序列使用 .transform(any) —— 这会将每组内是否存在 True 的结果“广播”回原 DataFrame 的每一行；
- 组合两个广播后的布尔序列进行行级筛选，即可保留所有属于“合格分组”的原始记录。
以下是完整可运行代码示例：
import pandas as pd
# 构建示例数据
df = pd.DataFrame(data=[
['840', '007658', 'EP010A', 'wrwrwr'],
['841', '007658', 'EP019410A', 'wwtert'],
['842', '007658', 'EP0129W', 'erterte'],
['843', '007658', 'EP0629W', 'ertetet'],
['992', '007675', 'EP0275A', 'ete'],
['993', '007675', 'EP0375A', 'ertre'],
['994', '007675', 'EP02091', 'ert'],
['117', '007690', 'EP02212A', 'sf'],
['118', '007690', 'EP00212A', 'sf'],
['118', '007690', 'EP02281W', 'dg'],
['118', '007690', 'EP07281W', 'dg'],
['118', '007690', 'EP0281W', 'sdf'],
['118', '007690', 'EP02281W', 'ert'],
['118', '007690', 'EP0612A', 'dfg'],
['11', '0076', 'US0612A', 'dfg'],
['12', '0076', 'CA0612A', 'dfg']
], columns=['i', 'fn', 'docn', 'ad'])
# ✅ 关键步骤：构建分组级条件并广播
cond_has_ep_not_w = df['docn'].str.contains(r'^EP.*[^W]$', na=False).groupby(df['fn']).transform('any')
cond_has_ep_w = df['docn'].str.contains(r'^EP.*W$', na=False).groupby(df['fn']).transform('any')
# 筛选：仅保留所属分组同时满足两个条件的所有行
result = df[cond_has_ep_not_w & cond_has_ep_w].copy()
print(result)? 正则说明：
- r'^EP.*W$'：严格匹配以 EP 开头、以 W 结尾的字符串（中间任意字符）；
- r'^EP.*[^W]$'：匹配以 EP 开头、且末字符不是 W 的字符串（注意 [^W] 表示“非 W 字符”，需确保字符串长度 ≥ 3，否则可能误判空值或单字符；更稳健写法可用 r'^EP.*(?
- na=False 参数防止 NaN 导致布尔运算异常。
⚠️ 注意事项：
- 避免使用 apply(lambda ...) + any() 在 groupby 上循环，该方式效率极低（Python 层循环），而 transform(any) 是底层优化的向量化操作；
- 若 docn 列含缺失值（NaN），str.contains() 默认返回 NaN，需显式传入 na=False，否则 transform(any) 可能返回 False（因 any([True, NaN]) 在 pandas 中为 True，但行为依赖版本，显式控制更安全）；
- 此方法保留原始行结构与全部列，符合“获取符合条件分组的全部原始记录”的典型需求；若只需分组键（如 fn 列表），可改用 df.groupby('fn').filter(...).index.unique()。
总结而言，transform(any) 是连接“分组聚合判断”与“行级筛选”的关键桥梁。掌握这一模式，可高效解决诸如“某客户既有活跃订单又有退订记录”“某设备既上报正常日志又上报错误码”等典型的分组双条件业务场景。
