回答編集履歴
1
よりよい方法があった
answer
CHANGED
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@@ -1,6 +1,4 @@
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1
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-
まず`.fillna()`を用いて「max_」列の`NaN`を`False`に変更します。
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1
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+
「kigou」「memo」が同じ物をグループ化した後に、「max_」列に対して`any()`を用いることで、「max_」列に`True`が含まれるグループのみを残すことができます。
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3
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最後に、それを`data`からインデクシングします。
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4
2
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5
3
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```python
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6
4
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data
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@@ -11,7 +9,7 @@
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9
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# 3 CC 〇 10 NaN
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10
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# 4 CC × 20 NaN
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-
data
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+
data.groupby(['kigou', 'memo']).filter(lambda s: s['max_'].any())
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# kigou memo point max_
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# 1 AA × 40 True
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# 2 CC 〇 50 True
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