对于下面的pandas数据框，我想删除所有video和view值相等且四列中的两列left, width, top, height值在正负1范围内的行。因此，在下面的示例中，第二行（width, height）为（20, 14），第三行（width, height）为（21, 15），因此这两行中的一行应该被删除，因为这些行在width和height列中共享正负1的值。

view     video                      left    width  top    heightEndzone  57906_000718_Endzone.mp4   372     17      279     17Endzone  57906_000718_Endzone.mp4   851     20      273     14Endzone  57906_000718_Endzone.mp4   853     21      271     15Endzone  57906_000718_Endzone.mp4   855     21.     267     16Endzone  57906_000718_Endzone.mp4   857     21.     265     17Sideline 57906_000718_Sideline.mp4  763     18.     98      26...

示例输出，输出可能因删除方法而异：

view     video                      left    width  top    heightEndzone  57906_000718_Endzone.mp4   372     17      279     17Endzone  57906_000718_Endzone.mp4   851     20      273     14Endzone  57906_000718_Endzone.mp4   857     21.     265     17Sideline 57906_000718_Sideline.mp4  763     18.     98      26...

谢谢！

回答：

不知道这是否足够准确。它并不一定能切掉所有在1秒内的实例，但一些小的调整就能解决问题。此外，我有点假设你更关心“width/height”和“left/top”的分组，而不是这四个的任何组合。不管怎样，你只需要针对你真正关心的任何组重复进行这种转换，直到所有排列组合。对于简洁起见，我省略了“left/top”的分组，但它只是这个的重复。

> df[df.index.isin(df[['view', 'video']].join(df[['width', 'height']]//2).drop_duplicates().index)       view                      video  left  width  top  height0   Endzone   57906_000718_Endzone.mp4   372   17.0  279      171   Endzone   57906_000718_Endzone.mp4   851   20.0  273      143   Endzone   57906_000718_Endzone.mp4   855   21.0  267      165  Sideline  57906_000718_Sideline.mp4   763   18.0   98      26